在神经网络的反向传播中，Tanh和Sigmoid哪个更快
在神经网络的反向传播中，关于Tanh和Sigmoid哪个更快的问题，并没有一个绝对的答案，因为它取决于多个因素，包括网络的具体结构、数据的特性以及训练过程中的其他参数设置等。然而，我们可以从一些普遍性的角度来探讨这个问题。 梯度消失问题Sigmoid函数：当Sigmoid函数的输入值远离0时，其梯度...
【Pytorch神经网络理论篇】 07 激活函数+Sigmoid+tanh+ReLU+Swish+Mish+GELU
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(...
神经网络中的激活函数-tanh
为什么要引入激活函数如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron...
神经网络中的激活函数——加入一些非线性的激活函数，整个网络中就引入了非线性部分，sigmoid 和 tanh作为激活函数的话，一定要注意一定要对 input 进行归一话，但是 ReLU 并不需要输入归一化
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请问人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function？
请问人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function？
人工神经网络中为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function？
先看sigmoid、tanh和RelU的函数图：第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。第二，...
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