Sigmoid函数，也称S曲线函数，是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，在物理意义上最为接近生物神经元，在生物学中也是常见的S型函数，又称为S型生长曲线，是神经网络中最常用的激活函数之一。Sigmoid函数由下列公式定义：
1 Sigmoid函数 1.1 定义 Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型的函数，也称为S型生长曲线。Sigmoid函数常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间。 1.2公式 其对x
1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数
本文总结了几个在深度学习中比较常用的激活函数：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU以及Tanh，从激活函数的表达式、导数推导以及简单的编程实现来说明。
Sigmoid函数本质上是一种常用的激活函数，是神经元最重要的组成部分。那什么是激活函数呢？激活函数有什么作用呢？常见的激活函数都有哪些？以及如何选择合适的激活函数？这次我们将重点对上述问题进行讨论。 线性模型在处理非线性问题时往往手足无措，这时我们需要引入激活函数来解决线性不可分问题。激活函数（Activation function），又名激励函数，往往存在于神经网络的输入层和输出层之间，作用是给神经网络中增加一些非线性因素，使得神经网络能够解决更加复杂的问题，同时也增强了神经网络的表达能力和
前面我们说过神经网络的非线性主要是由激活函数实现的，如果没有激活函数的引入，那么无论多么复杂的神经网络其实都可以看成是多个单层神经网络的线性叠加，最后结果依然是线性的。
我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天红色石头就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。 MSE损失+Sigmoid激活函数的问题 先来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。回顾下Sigmoid激活函数的表达式为：
针对深度学习基础部分，有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程，其实晚上有很多总结和笔记，本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自己的理解，以便加深印象和复习。
激活函数实现去线性化。神经元的结构的输出为所有输入的加权和，这导致神经网络是一个线性模型。如果将每一个神经元（也就是神经网络的节点）的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了，这个非线性函数就是激活函数。 常见的激活函数有：ReLU函数、sigmoid函数、tanh函数。
由惑而生，所以我打算总结一下深度学习模型中常用的激活函数的一些特性，方便大家日后为模型选择合适的激活函数。 说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素：
当在隐藏层和输出层中实现时，激活函数的选择非常关键。模型的准确性和损失很大程度上依赖于激活函数。此外，必须根据您对模型的期望来选择它们。例如，在二值分类问题中，sigmoid函数是一种最优选择。
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出实际上都是上层输入的线性函数。
在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Into-Backpropagation，我们研究了一个嵌套神经元的反向传播的计算，了解到反向传播本质就是利用链式法则，求取所需要更新的变量的偏导数！但我们前文所研究的神经元是比较简单的，没有复杂的函数，也没有复杂的结构，而真实的神经网络中，往往神经元的函数和结构都比较复杂！
这篇博客主要总结一下常用的激活函数公式及优劣势，包括sigmoid relu tanh gelu
【导读】大家好，我是泳鱼。激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。
激活函数是神经网络模型重要的组成部分，今天分享从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。
激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。
2、在信息科学中，Sigmoid函数通常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间 。
来源：Deephub Imba本文共3400字，建议阅读5分钟本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。 在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 在看完本文章后，你可以
这是Sigmoid激活函数，除非用在二元分类的输出层，不然绝对不要用！如果是要完成二元分类，那么Sigmoid函数很适合作为输出层的激活函数，其余层都使用ReLU函数。在输出层，如果我们需要输出的数据介于0至1而不是-1至1，相比tanh函数，则选择Sigmoid函数更好。
看看深度学习之激活函数 本篇接着上一篇推文入门《必看！从零开始了解到训练神经网络（一）》，在介绍完神经网络的基本原理和结构之后，继续介绍神经网络中的关键之一 —— 激活函数。 树根这一部分会给大家通俗讲一下激活函数的概念，原理以及作用，还有实际应用中各种激活函数的优缺点。因为激活函数本身就是一种数学函数，推文中出现数学公式在所难免，但是树根力求讲得通俗清晰，让初学者都能读懂，轻松入门深度学习。 1 感知机 Percrptron Activation Function 感知机由Rosenblatt于1957年
本文结构： 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ，ReLU， softmax 的比较 如何选择 ---- 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求
理论上神经网络能够拟合任意线性函数，其中主要的一个因素是使用了非线性激活函数（因为如果每一层都是线性变换，那有啥用啊，始终能够拟合的都是线性函数啊）。本文主要介绍神经网络中各种常用的激活函数。
本文介绍了逻辑回归算法的基本原理和实现，并通过实例演示了如何使用逻辑回归算法进行二元分类。同时，还介绍了如何利用Python中的sklearn库来实现逻辑回归算法，以及使用该算法对鸢尾花数据集进行分类。
深度学习基础理论-CNN篇 激活函数 激活函数（activation function）层又称非线性映射层，顾名思义，激活函数的引入为的是增加整个网络的表达能力（即非线性）。否则，若干线性操作层的堆
在深度学习网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层节点的激活值计算一般分为两步，如下图：
要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首先要介绍让步比（odds）。即某一特定事件发生的概率，让步比可以定义为
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。加入（非线性）激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。因此，激活函数是深度神经网络中不可或缺的部分。
参考链接：https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/79164720
本层的神经元的激活等于上一层神经元对应的权值进行加权和运算， 最后通过一个非线性函数（激活函数）如ReLu，sigmoid等函数， 最后得到的结果就是本层神经元的输出， 逐层逐神经元通过该操作向前传播，最终得到输出层的结果。
我们常用的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU这三个函数，我们都来学习学习吧。
「学习内容总结自 coursera 和 udacity 的深度学习课程，部分截图来自 udacity 的课件」
每个神经网络单元的工作包括两部分：计算 z，然后根据激活函数（sigmoid）计算 σ(z)
如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。
生物神经网络启发了人工神经网络的发展。但是，ANN 并非大脑运作的近似表示。不过在我们了解为什么在人工神经网络中使用激活函数之前，先了解生物神经网络与激活函数的相关性是很有用处的。
正如你所见，该函数是一条直线或称为线性的。因此，函数的输出不会被限制在任何范围之间。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
作者：陈迪豪，就职于小米，负责企业深度学习平台搭建，参与过HBase、Docker、OpenStack等开源项目，目前专注于TensorFlow和Kubernetes社区。 原文：TensorFlow四种Cross Entropy算法实现和应用，作者授权CSDN转载。 欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 交叉熵介绍 交叉熵（Cross Entropy）是Loss函数的一种（也称为损失函数或代价函数），用于描述模型预测值与真实值的差距大小，常见的Loss函数就是均方
前一篇文章我们具体讲述了神经网络神经元的基本构造，以及引入了神经网络一些概念性质，有了这些基础我们就能更好的理解每一层神经网络究竟要做什么，如何工作的。
sigmoid Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元的非线性作用函数。 2. 函数： 1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形：
在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。里面使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？下面我们就对DNN损失函数和激活函数的选择做一个总结。
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作者：詹晓辉 编辑：王抒伟 当你在苦扒图像处理方法得时候 他在用深度学习 当你在干瞪切片像素得时候 他在用深度学习 当你在愁思小偷是谁得时候 他在用深度学习 当你拥堵在北二环得时候 。。。 现在来扒扒深度学习网络心脏 激活函数 零 全篇概述： 深度学习在训练的过程中常常要用到激活函数 “说，目的是啥？” “目的是为了让多层网络之间进行非线性变换” “如果不用呢？” “不用的话，多层的线性网络的表达能力与单层网络的表达能力是一样的，要不就没意思了” TA 说：
人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络，由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号，树突接收到输入信号，然后对信号进行处理，通过轴突输出信号。
本文从激活函数的背景知识开始介绍，重点讲解了不同类型的非线性激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish，并详细介绍了这些函数的优缺点。
在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分（或者至少是几乎完全可微分的）。此外，复杂的激活函数也许产生一些梯度消失或爆炸的问题。因此，神经网络倾向于部署若干个特定的激活函数（identity、sigmoid、ReLU 及其变体）。
当目标函数是非线性时，比如拟合二次函数，神经网络需要引如激活函数。激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。
从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)，值域为(0,+∞)，再来我们看一下sigmoid函数的图像：
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