神经网络和深度学习笔记2(浅层神经网络)

1. 浅层神经网络 损失函数从右向左传递 2. 神经网络的计算 关于神经网络是怎么计算的,从我们之前提及的逻辑回归开始,如下图所示。用圆圈表 示神经网络的计算单元,逻辑回归的计算有两个步骤...

thinkando
2018/09/15
0
0
CTR 预测理论(十一):神经网络激活函数优缺点总结

版权声明:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Dbyfreedom https://blog.csdn.net/Dbyfreedom/article/details/88946229 1. 激活函数的定义与作用...

dby_freedom
2019/04/01
0
0
干货 | 6 种激活函数核心知识点,请务必掌握!

我们知道,神经网络模型中,各隐藏层、包括输出层都需要激活函数(Activation Function)。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是,对于各个激活函数的选取方法、区别...

技术小能手
2018/08/13
0
0
TensorFlow 常见激活函数

Sigmoid函数 优点: 1.Sigmoid函数的输出映射在(0,1)(0,1)之间,单调连续,输出范围有限,优化稳定,可以用作输出层。 2.求导容易。 缺点: 1.由于其软饱和性,容易产生梯度消失,导致训练出...

阿豪boy
2018/07/31
10
0
激活函数 sigmoid、tanh、relu

激活函数(activation functions)的目标是,将神经网络非线性化。激活函数是连续的(continuous),且可导的(differential)。 连续的:当输入值发生较小的改变时,输出值也发生较小的改变...

SpikeKing
2019/01/21
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多