专栏名称: 机器学习研究会
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【干货】通俗理解神经网络中激活函数作用

机器学习研究会  · 公众号  · AI  · 2017-12-18 23:02

正文

推荐阅读时间8min~13min

主要内容:通俗理解激活函数,主要来自我在学习会的slides,讲解了激活函数的非线性能力和组合特征的作用


下面我分别对激活函数的两个作用进行解释。


1
加入非线性因素,解决非线性问题



好吧,很容易能够看出,我给出的样本点根本不是线性可分的,一个感知器无论得到的直线怎么动,都不可能完全正确的将三角形与圆形区分出来,那么我们很容易想到用多个感知器来进行组合,以便获得更大的分类问题,好的,下面我们上图,看是否可行

好的,我们已经得到了多感知器分类器了,那么它的分类能力是否强大到能将非线性数据点正确分类开呢~我们来分析一下:

如果我们的每一个结点加入了阶跃函数作为激活函数的话,就是上图描述的


转自:机器学习算法与自然语言处理


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