如果神經元的輸出是輸入的線性函式，而線性函式之間的巢狀任然會得到線性函式。如果不加如飛西安新處理，那麼最終得到的仍然是線性函式。
leaky relu,prelu,rrelu,elu,selu.
他們讓relu在輸入小於0時有少量輸出，可略微改進效能，代價是速度會慢一些。
$f(x)=x\cdot\sigma(\beta x)$,其中$\beta$可固定為1。
在mxnet的使用。
tmp=mx.sym.sigmoid(in)
out=mx.sym.broadcast_mul(in,tmp)#將它點對點乘以輸入，得到輸出
非線性啟用函式
神經網路中，正向計算時，激勵函式對輸入資料進行調整，反向梯度損失。梯度消失需要很多方式去進行規避。表示式為 y x s igmo id x 11 e x y x in 0,1 y x y x 1 y x y in 14 該函式將輸入對映到 0,1 能否取到0和1，取決於計算機的精度 由導數可看出，最...
幾種非線性啟用函式介紹
神經網路中，正向計算時，激勵函式對輸入資料進行調整，反向梯度損失。梯度消失需要很多方式去進行規避。表示式為 y x s igmo id x 11 e x y x in 0,1 y x sigmoid x 11 e x,y x in 0,1 y x sigmoid x 11 e x,y x in 0,...
非線性啟用函式的使用原因
解釋一 如果是線性啟用函式 輸出y 是輸入x的線性組合，那麼無論神經網路有多少層，一直在做的只是計算線性啟用函式，所以不如直接去掉全部隱含層。線性隱含層一點用都沒有，因為兩個線性函式的組合本身就是線性組合。所以除非引入非線性，那麼無法計算更加有趣的函式，網路層數再多也不行。只有乙個地方可以使用線性啟...