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钱柜娱乐神经网络的激活函数和传递函数有什么

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  多层就有多个导数,如果用一般的连续函数,这对计算机的存储和运算都是一个问题

  但是相应的Sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的,(相同的结构前提下)

  还有就是BP在做分类问题的时候,Sigmoidal函数能比较好的执行这一条件

  理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数,而且这都是已经在数学上证明过的问题。

  但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点,比如说光滑性,鲁棒性,以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示 。

  这一点在做数值试验的时候很重要,因为权值的反向传播,要求激活函数的导数 。

  多层就有多个导数,如果用一般的连续函数,这对计算机的存储和运算都是一个问题,此外还要考虑整个模型的收敛速度,我上面提到连续函数都可以做激活函数 。

  但是相应的Sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的,(相同的结构前提下)

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