神经网络基础部件-激活函数详解

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激活函数概述

前言

人工神经元(Artificial Neuron),简称神经元(Neuron),是构成神经网络的基本单元,其主要是模拟生物神经元的结构和特性,接收一组输入信号并产生输出。生物神经元与人工神经元的对比图如下所示。

从机器学习的角度来看,神经网络其实就是一个非线性模型,其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元,通过大量神经元之间的连接,使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要学习的参数,其可以在机器学习的框架下通过梯度下降方法来进行学习。

激活函数定义

激活函数(也称“非线性映射函数”),是深度卷积神经网络模型中必不可少的网络层。

假设一个神经元接收 $D$ 个输入 $x_1, x_2,⋯, x_D$,令向量 $x = [x_1;x_2;⋯;x_

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