机器学习【激活函数】

笔记内容侵权联系删

激活函数的概念
神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值,并将输入值传递给下一层,输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层(隐层或输出层)。在多层神经网络中,上层节点的输入在加权求和后与下层节点的输入之间具有一个函数关系,这个函数称为激活函数(又称激励函数)

【 如果在神经网络中不添加激活函数,那么它不具备非线性能力,就无法解决非线性问题】

**1.**Sigmoid函数

2.tanh函数

3.Rectified Linear Unit(ReLU)函数

4.LeakyRelu函数

5.Softplus函数

6.Softmax函数

相关推荐
卷积殉铁子几秒前
从“手动挡”到“自动驾驶”:OpenClaw如何让AI开发变成“说话就行”
人工智能
机器之心4 分钟前
扎克伯格正在打造自己的「AI分身」,并计划裁掉1.6万人
人工智能·openai
机器之心10 分钟前
必看!Sebastian Raschka新博客盘点了所有主要注意力机制
人工智能·openai
Kel1 小时前
深入剖析 openai-node 源码:一个工业级 TypeScript SDK 的架构之美
javascript·人工智能·架构
岛雨QA1 小时前
Skill学习指南🧑‍💻
人工智能·agent·ai编程
zh路西法1 小时前
【宇树机器人强化学习】(七):复杂地形的生成与训练
python·深度学习·机器学习·机器人
波动几何1 小时前
从人性到无名:一条向内的觉悟之路
人工智能
EllenLiu1 小时前
架构演进与性能压榨:在金融 RAG 中引入条款森林 (FoC)
人工智能·架构
IT_陈寒2 小时前
深入理解JavaScript:核心原理与最佳实践
前端·人工智能·后端
Presto2 小时前
AI 时代 .env 文件不再安全——我试图找到替代方案,然后撞上了一堵墙
人工智能