比較輸出層的啟用函式
h(x) = cx作為啟用函式，把y(x) = h(h(h(x)))的運算對應3層神經網路a，但他又等價於y(x) = ax（ a = c 3）普通階躍函式
def
step_function
(x):
if x >0:
return（1）
else
:return(0
)
def
step_function
(x):
y = x >
0#y是乙個布林型陣列
return （y.astype(np.
int)） #布林型陣列轉為int型陣列
def
step_function
(x):
return （np.array(x >
0, dtype=np.
int)）
def
sigmoid
(x):
return （1/(
1+ np.exp(
-x)）
回歸問題用恒等函式，分類問題用softmax函式
因為要回歸需要具體的值，最後輸出層完全不變
def
identity_function
(x):
return x
def
softmax
(a):
exp_a = np.exp(a)
sum_exp_a = np.
sum(exp_a)
y = exp_a / sum_exp_a
return y
這樣發現ak矩陣中的值同時加減某個數不會導致結果改變，所以為了防止溢位，給矩陣減去其中最大值
def
softmax
(a):
c = np.
max(a)
exp_a = np.exp(a - c)
# 防溢位對策
sum_exp_a = np.
sum(exp_a)
y = exp_a / sum_exp_a
return y
python實現 softmax啟用函式
softmax函式 以上版本有問題 a np.array 1010,1000,990 np.exp a np.sum np.exp a main 1 runtimewarning overflow encountered in exp main 1 runtimewarning invalid va...
什麼是啟用函式？常用的啟用函式
啟用函式是神經網路中的重要一環，也是神經網路之所以能叫 神經網路 的原因。初中應該就學過關於神經元的知識了。神經系統的結構和功能的基本單位是神經元，神經元的基本結構包括細胞體和突起兩部分神經元的功能是神經元接受刺激並能產生興奮 神經衝動 並能把興奮傳導到其它的神經元。也就是說其作用主要有三個 接受刺...
啟用函式作用
在神經網路結構中，通過啟用函式將非線性的特性引入到神經網路中，從而讓神經網路可以理解 處理複雜的資料及問題。通常啟用函式的形式可以寫成 y f x 這裡的 x 是啟用函式f 的輸入，y 是 x經過啟用函式變換得到的輸出。通過f 將原來的輸入 x 對映成為另外一種形式表達y。通常在神經網路結構中常用的...