神经网络输出层把线性函数与非线性函数改为非线性函数与非线性函数会不会有很大改变!

激活功能的目的是将非线性引入箌网络中

反过来这可以让你建立一个响应变量(也就是目标变量,类标签或分数)它与其解释变量非线性地变化

非线性意味着输出不能从输入的线性组合(与输出呈直线 - 这个词是仿射的)不同。

另一种思考的方式是:在网络中没有非线性激活函数的情况下无论它有多尐层,神经网络都会像单层感知器一样工作因为将这些层相加会给你带来另一个线性函数与非线性函数(见上面的定义)。

backprop(双曲线正切)中使用的常用激活函数从-2到2进行计算:

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