专门做房产的网站,亳州是网站建设,深圳全网推广,建筑行业网站运营方案激活函数的公式根据不同的函数类型而有所不同。以下是一些常见的激活函数及其数学公式#xff1a;
Sigmoid函数#xff1a; 公式#xff1a;f(x)特性#xff1a;输出范围在0到1之间#xff0c;常用于二分类问题#xff0c;将输出转换为概率值。但存在梯度消失问题#…激活函数的公式根据不同的函数类型而有所不同。以下是一些常见的激活函数及其数学公式
Sigmoid函数 公式f(x)特性输出范围在0到1之间常用于二分类问题将输出转换为概率值。但存在梯度消失问题尤其在输入值较大或较小时。Tanh函数双曲正切函数 公式f(x)特性输出范围在-1到1之间具有更广的取值范围且均值为0可以中心化输入信号。但也存在梯度消失问题。ReLURectified Linear Unit函数 公式f(x)max(0,x)特性当x0时输出为0当x0时输出为x。ReLU函数计算简单速度快且解决了梯度消失问题在x0的区域。但存在“死区”问题即当x0时梯度为0。Leaky ReLU函数 公式f(x)max(αx,x)其中α是一个很小的正数如0.1特性Leaky ReLU函数试图解决ReLU的“死区”问题当x0时输出为αx而不是0。Softmax函数 公式softmax(xi)其中xi是输入向量中的第i个元素N是输入向量的维度特性Softmax函数是多分类任务中常用的激活函数它将每个类别的输出转换为概率分布。
以上这些激活函数在神经网络中起着至关重要的作用它们通过添加非线性因素使得神经网络能够学习和拟合复杂的真实世界系统。
