深度学习核心技术精讲100篇(六十五)-万字长文从ReLU到GELU通讲神经网络激活函数
生活随笔
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深度学习核心技术精讲100篇(六十五)-万字长文从ReLU到GELU通讲神经网络激活函数
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前言
在計算每一層的激活值時,我們要用到激活函數(shù),之后才能確定這些激活值究竟是多少。根據(jù)每一層前面的激活、權(quán)重和偏置,我們要為下一層的每個激活計算一個值。但在將該值發(fā)送給下一層之前,我們要使用一個激活函數(shù)對這個輸出進行縮放。
激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一個至關(guān)重要的部分。在這篇長文中,我將全面介紹六種不同的激活函數(shù),并闡述它們各自的優(yōu)缺點。我會給出激活函數(shù)的方程和微分方程,還會給出它們的圖示。本文的目標(biāo)是以簡單的術(shù)語解釋這些方程以及圖。
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