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百面机器学习:算法工程师带你去面试 深度神经网络中的激活函数
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场景描述
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线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具,以逻辑回归和线性回归为例,无论通过闭解形式还是使用凸优化,它们都能高效且可靠地拟合数据。然而真实情况中,我们往往会遇到线性不可分问题(如XOR异或函数),需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。对于深度神经网络,我们在每一层线性变换后叠加一个非线性激活函数,以避免多层网络等效于单层线性函数,从而获得更强大的学习与拟合能力。
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知识点
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微积分,深度学习,激活函数
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问题1 写出常用激活函数及其导数。
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难度:★☆☆☆☆
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分析与解答
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Sigmoid激活函数的形式为
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1700538018
,
1700538019
1700538020
(9.3)
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1700538022
对应的导函数为
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1700538025
.
1700538026
1700538027
(9.4)
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Tanh激活函数的形式为
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1700538031
1700538032
,
1700538033
1700538034
(9.5)
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1700538036
对应的导函数为
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1700538038
1700538039
.
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1700538041
(9.6)
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ReLU激活函数的形式为
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