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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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深度学习不只是“Import Tensorflow”（下）

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    激活函数Activation Function

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    举一个例子，假设我们有一个深度神经网络，每一层只有一个单元，并且在每个隐藏层不使用激活函数： 。此处， 表示用于层 的权重。层 的输出是 。...而如果层3到层l的权重比1大时，该项可能会指数增大。这使得我们很难选择一个合适的学习率，因为某一层中参数更新的效果很大程度上取决于其他所有层。...批标准化可应用于网络的任何任何输入层或隐藏层。设H是需要标准化的某层的小批量激活函数，排列为设计矩阵，每个样本的激活出现在矩阵的每一行中。...在这个示例中，容易学习的代价是使得底层网络没有用。在我们的线性示例中，较低层不再有任何有害的影响，但它们也不再有任何有益的影响。...一层的输入通常是前一层的非线性激活函数(如整流线性函数)的输出。因此，输入的统计量更符合非高斯，而更不服从线性操作的标准化。

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    ·数据批归一化解析

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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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    Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

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    3.3 激活函数 3.3.1 激活函数有哪些 在隐层接一个线性变换后 ，再接一个非线性变换(如sigmoid)，这个非线性变换叫做传递函数或者激活函数。...： 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。...3.3.3 为什么使用激活函数 如果你使用线性激活函数或者没有使用一个激活函数，那么无论你的神经网络有多少层一直在做的只是计算线性函数，所以不如直接去掉全部隐藏层。...在我们的简明案例中，事实证明如果你在隐藏层用线性激活函数，在输出层用 sigmoid 函数，那么这个模型的复杂度和没有任何隐藏层。的标准 Logistic 回归是一样的。...3.3.5 激活函数有哪些性质？ 非线性： 当激活函数是线性的，一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数。

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    教程 | 从检查过拟合到数据增强，一文简述提升神经网络性能方法

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    深度学习之DNN与前向传播算法

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