深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
深度学习基础入门篇[四]：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等1.激活函数激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征；激活函数决定一个神经元是否应该被激活，激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关；激活函数对输入信息进行非线性变换，然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元。激活函数的作用如果不用激活函数，每....
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深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数
想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling）池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征代替网络在该位置的输出，其好处是当输入数据做出少量平移时，经过池化函数....
深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
前言基于前两篇文章《深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则》《深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现》计算图基础及其简单层的实现，本文主要介绍如何将计算图运用到神经网络中，通过定义一个类的方式用计算图实现激活函数的 ReLU层和 Sigmoid层，让其成为构成神经网络的一个基础层。一、ReLU层计算图及其代码实现如果正向传播时的输入x大于0，则反向传播会将上游....
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