摘要 本文全面回顾了深度学习中激活函数的发展历程，从早期的Sigmoid和Tanh函数，到广泛应用的ReLU系列，再到近期提出的Swish、Mish和GeLU等新型激活函数。深入分析了各类激活函数的数学表达、特点优势、局限性以及在典型模型中的应用情况。通过系统的对比分析，本文探讨了激…

1. 分类问题 回归与分类的区别： 回归可以用于预测多少的问题， 比如"预测房屋被售出价格"，它是个单值输出。softmax可以用来预测分类问题，例如"某个图片中是猫、鸡还是狗？"，这是一个多…

1. 分类问题 回归与分类的区别： 回归可以用于预测多少的问题， 比如"预测房屋被售出价格"，它是个单值输出。softmax可以用来预测分类问题，例如"某个图片中是猫、鸡还是狗？"，这是一个多…

stanford cs231学习笔记(一) 1，先是讲到了机器学习中的kNN算法，然后因为kNN分类器的一些弊端，引入了线性分类器。 kNN算法的三大弊端： (1)，计算量大，当特征比较多时表示性差 (2)，训练时耗时少…

1. 分类问题 回归与分类的区别： 回归可以用于预测多少的问题， 比如"预测房屋被售出价格"，它是个单值输出。softmax可以用来预测分类问题，例如"某个图片中是猫、鸡还是狗？"，这是一个多…

文章目录 前言一、恒等函数和softmax函数恒等函数softmax 函数python实现softmax函数 二、实现softmax函数时的注意事项函数优化python实现 三、softmax函数的特征计算神经网络的输出输出层的softmax函数可以省略“学习”和“推理”阶段 四、输出层的神经元数量 前言 神经网络…

1. 分类问题 回归与分类的区别： 回归可以用于预测多少的问题， 比如"预测房屋被售出价格"，它是个单值输出。softmax可以用来预测分类问题，例如"某个图片中是猫、鸡还是狗？"，这是一个多…

1. 分类问题 回归与分类的区别： 回归可以用于预测多少的问题， 比如"预测房屋被售出价格"，它是个单值输出。softmax可以用来预测分类问题，例如"某个图片中是猫、鸡还是狗？"，这是一个多…

文章目录 前言一、恒等函数和softmax函数恒等函数softmax 函数python实现softmax函数 二、实现softmax函数时的注意事项函数优化python实现 三、softmax函数的特征计算神经网络的输出输出层的softmax函数可以省略“学习”和“推理”阶段 四、输出层的神经元数量 前言 神经网络…

stanford cs231学习笔记(一) 1，先是讲到了机器学习中的kNN算法，然后因为kNN分类器的一些弊端，引入了线性分类器。 kNN算法的三大弊端： (1)，计算量大，当特征比较多时表示性差 (2)，训练时耗时少…