能量函式(energy function)一開始在熱力學中被定義，用於描述系統的能量值，當能量值達到最小時系統達到穩定狀態。
在神經網路(neural network)中，在rbm中被首次使用。在rbm中，輸入層v和隱藏層h之間的能量函式定義為：
e(v,h)=∑i∈vaivi+∑j∈hbjhj+∑i∈v,j∈hvihjwij
將a,v,b,h和w向量表示成矩陣，這個式子可以簡化為
e(v,h)=a×v+b×h+v×w×h
a，b，w都是權重矩陣，從式中可以看出，這個能量函式為v和h的加權與vh的加權和。在後續的步驟中，v和h的聯合概率為p(v,h)=1zee(v,h),其中z為歸一化因子。訓練的目的為使得聯合概率盡量大，即能量函式盡量小。從這個角度出發，能量函式的意義與熱力學相同，能量函式值越小，系統趨於穩定。所以能量函式是反映系統穩定程度的參考指標，在這個意義上與代價函式(cost function)相似。
bengio 大牛在其 2023年的jmlr **中的未來工作一段，他提了乙個能量函式，把輸入向量和輸出向量統一考慮，並以最小化能量函式為目標進行優化。在這個意義上，能量函式和代價函式本質上是一樣的。
能量函式在神經網路中的意義
能量函式 energy function 一開始在熱力學中被定義，用於描述系統的能量值，當能量值達到最小時系統達到穩定狀態。在神經網路 neural network 中，在rbm中被首次使用。在rbm中，輸入層v和隱藏層h之間的能量函式定義為 e v,h i vaiv i j hbj hj i v,...
神經網路中的啟用函式
所謂啟用函式 activation function 就是在人工神經網路的神經元上執行的函式，負責將神經元的輸入對映到輸出端，也叫激勵函式。作用 因為線性模型的表達能力不夠，引入啟用函式是為了新增非線性因素。在神經網路中，每一層輸出的都是上一層輸入的線性函式，所以無論網路結構怎麼搭，輸出都是輸入的線...
神經網路中的啟用函式
作者 renu khandelwal 編譯 vk medium 啟用函式有助於決定我們是否需要啟用神經元。如果我們需要發射乙個神經元那麼訊號的強度是多少。啟用函式是神經元通過神經網路處理和傳遞資訊的機制 在神經網路中，z是輸入節點與節點權值加上偏差的乘積。z的方程與線性方程非常相似，取值範圍從 到 ...