sigmoid和softmax区别 为什么要使用relu激活函数？
为什么要使用relu激活函数？
增加了网络的非线性能力，以适应更多的非线性过程。在一定程度上，relu可以防止梯度的消失，但这并不是使用它的主要原因。主要原因是很容易找到导数。在一定程度上，这意味着右端不会接近饱和。当我们计算导数时，导数不会为零，所以梯度不会消失。但是左端问题仍然存在，如果我们掉进去梯度就会消失。所以有很多改进的relu。
深度学习难吗？
有毅力不难思考，有毅力不难思考，有毅力不难坚持
深度学习是什么意思？
近年来，随着信息社会、学习科学和课程改革的发展，深度学习是一种新的学习形式。
目前，对深度学习的概念有很多答案，很多专家学者的解释是本质意义一致的表述略有不同。
李嘉厚教授认为，深度学习是建立在理解的基础上的。学习者可以批判性地学习新的想法和事实，将它们融入原有的认知结构，将许多想法联系起来，并将现有的知识转移到新的情境中，从而做出决策和解决问题。
郭华教授认为，深度学习是在教师指导下的一个有意义的学习过程，学生围绕挑战性的学习主题，全心投入，体验成功，获得发展。它具有批判性理解、有机整合、建设性反思和迁移应用的特点。
深度学习有几个特点。一是触动人心的学习。第二，体验式学习。三是深入认识和实践创新的研究。
卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？
线性激活函数的缺点是线性函数的组合仍然是线性的。
由于我们遇到的问题大多是非线性的，比较复杂，如果不使用激活函数来添加非线性，网络结构的表达能力就非常有限，相应的效果自然就差了。
sigmoid和softmax区别 relu激活函数求导 relu函数的作用
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
