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为什么keras-rl示例总是在输出层选择线性激活？

Keras-RL是一个基于Keras的强化学习库，用于开发和训练强化学习算法。在Keras-RL示例中，经常会看到在输出层选择线性激活函数的原因是为了适应不同类型的强化学习问题。

强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机器学习方法。在强化学习中，智能体通过观察环境的状态，选择一个动作来与环境进行交互，并根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的策略，以获得更高的累积奖励。

在强化学习中，输出层的选择取决于问题的性质和要解决的任务。线性激活函数是一种简单的激活函数，它可以直接输出连续的数值，适用于回归问题或需要输出连续动作的强化学习任务。

选择线性激活函数的优势在于它的输出范围不受限制，可以表示任意实数值，这对于某些问题非常重要。此外，线性激活函数的计算简单高效，有利于加速训练过程。

对于使用Keras-RL的开发者来说，选择线性激活函数作为输出层的默认选项可以提供一种通用的解决方案，适用于多种强化学习问题。然而，具体问题仍然需要根据实际情况来选择适当的激活函数。

在腾讯云的产品中，与强化学习相关的产品包括腾讯云AI Lab、腾讯云强化学习平台等。这些产品提供了丰富的资源和工具，帮助开发者进行强化学习算法的研究和应用。你可以通过访问腾讯云官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab 腾讯云强化学习平台：https://cloud.tencent.com/product/rl

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【学术】如何在神经网络中选择正确的激活函数

在神经网络中，激活函数是必须选择的众多参数之一，以通过神经网络获得最优的成果和性能。 在这篇文章中，我将假设你已经理解了神经网络工作的基本原理，并将详细介绍涉及激活的过程。...它指出静态阈值通常为0.5(但也可能为0)，并根据输入值大于或小于阈值来决定输出1或0。要记住，输入值几乎总是在0到1之间(或者可能是-1,1)，因为权值总是像第一层的神经元一样。...同样地，对于0，输出也总是趋向于它而不到达它。当然，在程序中，将会有一个点，输出是四舍五入的。 这里有一些示例的输入和输出，你可以准确地看到正在发生的事情: ? 显然，S()是sigmoid函数。...有一种常见的经验法则是，神经网络上的层越多，就会更容易成功，然而这产生了一个著名的问题：消失梯度下降（vanishing gradient descent），许多非线性激活技术，如Sigmoid和Tanh...这就是为什么ReLU被用于更复杂的神经网络，如深度卷积网络。ReLU没有层限制。然而，ReLU失去了压缩数值的优势，但是避免了超限或放大问题。换句话说，它不能处理非常大的值，因为它不能压缩它们。

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    激活函数Activation Function

    为什么需要激活函数 神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。...假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表达线性映射，即便增加网络的深度也依旧还是线性映射，难以有效建模实际环境中非线性分布的数据。...从Sigmoid能看出一些激活函数的特点，同时还有一些其他特点： 非线性：当激活函数是线性的时候，一个两层的神经网络就可以逼近基本上所有的函数了。...这会导致后一层神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。所以数据进入神经元是正的，w计算出的梯度也始终是正的。用batch去训练可以得到不同信号，可以缓解。...激活函数的选择 由于sigmoid可以看做概率，所以在输出层使用sigmoid比较多。 隐藏层中，ReLU的优秀的计算速度和收敛速度都让其成为一个首选。

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    卷积神经网络

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    Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

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    从零开始深度学习（十）：激活函数

    但是也有例外的情况，有时对隐藏层使用 tanh 激活函数，而输出层使用 sigmoid 函数，效果会更好。...一些选择激活函数的经验法则：如果输出是0、1值（二分类问题），则输出层选择 sigmoid 函数，然后其它的所有单元都选择 Relu 函数。...这是很多激活函数的默认选择，如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数，那么通常会使用 Relu 激活函数。有时，也会使用 tanh 激活函数。...2、为什么需要非线性激活函数 为什么神经网络需要非线性激活函数？ 首先是事实证明了，要让神经网络能够计算出有趣的函数，必须使用非线性激活函数。...总之，不能在隐藏层用线性激活函数，相反你可以用 ReLU 或者 tanh 或者 leaky ReLU 或者其他的非线性激活函数，唯一可以用线性激活函数的通常就是输出层。

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    深度学习之DNN与前向传播算法

    从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层,如下图示例，一般来说第一层是输出层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。 ?...上标3代表线性系数w所在的层数，而下标对应的是输出的第三层索引2和输入的第二层索引4。你也许会问，为什么不是w423, 而是w243呢？...假设我们选择的激活函数是σ(z)，隐藏层和输出层的输出值为a，则对于下图的三层DNN,利用和感知机一样的思路，我们可以利用上一层的输出计算下一层的输出，也就是所谓的DNN前向传播算法。 ?...第l层的的未激活前线性输出z组成了一个n×1的向量zl, 第l层的的输出a组成了一个n×1的向量al。...所谓的DNN的前向传播算法也就是利用我们的若干个权重系数矩阵W,偏倚向量b来和输入值向量x进行一系列线性运算和激活运算，从输入层开始，一层层的向后计算，一直到运算到输出层，得到输出结果为值。

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