神經元:乙個神經元就是乙個線性分類器
梯度:函式(曲線)的傾斜度或斜率,偏導.
梯度消失:
啟用函式:用來加入非線性因素的(單方面理解:引入曲線函式)，因為線性模型的表達能力不夠,使用啟用函式(分線性因素)解決線性模型所不能解決的問題。
線性函式:直線函式.(在
線性代數
裡，線性函式
是乙個線性對映,即線性變換。)
閾值函式:（threshold function），也就是大於某個值輸出1（被啟用了），小於等於則輸出0（沒有啟用）。這個函式是非線性函式。
sigmoid函式:
是乙個在生物學中常見的s型的函式，也稱為s型生長曲線。
[1]在資訊科學中，由於其單增以及反函式單增等性質，sigmoid函式常被用作神經網路的閾值函式，將變數對映到0,1之間。
公式:
又稱修正線性單元
, 是一種
人工神經網路
中常用的啟用函式（activation function），通常指代以
斜坡函式
及其變種為代表的非線性函式。
通常意義下，線性整流函式代指代數學中的
斜坡函式，即
之後的的非線性輸出結果。換言之，對於進入神經元的來自上一層神經網路的輸入向量
，使用線性整流啟用函式的神經元會輸出
函式曲線:
損失函式:
作用:將乙個神經元轉化成線性分類器。
分類器:
binary softmax classifier(二值柔性最大值分類器)
演算法:感知機演算法:
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