Domande taggate «sigmoid-curve»

Perché tanh è quasi sempre migliore di sigmoid come funzione di attivazione?

Nel corso Neural Networks e Deep Learning di Andrew Ng su Coursera afferma che usare è quasi sempre preferibile usare .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid La ragione per cui egli dà è che le uscite utilizzando centro attorno 0 piuttosto che 's 0,5, e questo 'rende l'apprendimento per lo strato successivo un po 'più …

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Relu vs Sigmoid vs Softmax come neuroni a strati nascosti

Stavo giocando con una semplice rete neurale con un solo livello nascosto, di Tensorflow, e poi ho provato diverse attivazioni per il livello nascosto: Relu sigmoid Softmax (beh, di solito softmax è usato nell'ultimo strato ..) Relu offre la migliore precisione e accuratezza di convalida del treno. Non sono sicuro …

22 machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow sigmoid-curve

Funzione logistica con pendenza ma senza asintoti?

La funzione logistica ha un intervallo di uscita da 0 a 1 e la pendenza asintotica è zero su entrambi i lati. Qual è un'alternativa a una funzione logistica che non si appiattisce completamente alle sue estremità? Le cui pendenze asintotiche si avvicinano allo zero ma non allo zero e …

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