神經網絡激活函數的作用
神經網絡激活函數的作用
1、引入非線性：神經網絡中的激活函數可以將輸入映射到非線性空間，從而實現更復雜的函數逼近，提高神經網絡的表達能力。在輸入空間中，線性函數無法很好地分割數據，但通過激活函數的非線性特性，神經網絡可以在輸出空間中實現更復雜的分割。2、限制輸出范圍：激活函數可以限制神經網絡輸出的范圍，避免輸出超過一定范圍。例如，在輸出層中使用sigmoid激活函數，可以確保輸出的范圍在0到1之間。
導讀1、引入非線性：神經網絡中的激活函數可以將輸入映射到非線性空間，從而實現更復雜的函數逼近，提高神經網絡的表達能力。在輸入空間中，線性函數無法很好地分割數據，但通過激活函數的非線性特性，神經網絡可以在輸出空間中實現更復雜的分割。2、限制輸出范圍：激活函數可以限制神經網絡輸出的范圍，避免輸出超過一定范圍。例如，在輸出層中使用sigmoid激活函數，可以確保輸出的范圍在0到1之間。
引入非線性，限制輸出范圍。1、引入非線性：神經網絡中的激活函數可以將輸入映射到非線性空間，從而實現更復雜的函數逼近，提高神經網絡的表達能力。在輸入空間中，線性函數無法很好地分割數據，但通過激活函數的非線性特性，神經網絡可以在輸出空間中實現更復雜的分割。2、限制輸出范圍：激活函數可以限制神經網絡輸出的范圍，避免輸出超過一定范圍。例如，在輸出層中使用sigmoid激活函數，可以確保輸出的范圍在0到1之間。
神經網絡激活函數的作用
1、引入非線性：神經網絡中的激活函數可以將輸入映射到非線性空間，從而實現更復雜的函數逼近，提高神經網絡的表達能力。在輸入空間中，線性函數無法很好地分割數據，但通過激活函數的非線性特性，神經網絡可以在輸出空間中實現更復雜的分割。2、限制輸出范圍：激活函數可以限制神經網絡輸出的范圍，避免輸出超過一定范圍。例如，在輸出層中使用sigmoid激活函數，可以確保輸出的范圍在0到1之間。
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