（1）激活函数 激活函数（Activation function）并不是指这个函数去激活什么，而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留映射出来。对输入信息进行非线性变换。 线性模型的最大特点是任意线性模型的组合仍然还是线性模型。只通过线性模型，任意层的全连接神经网络和单层神经网络模型的表达能力没有任何区别。线性模型最大的局限性是表达能力不够，解决的问题有限。线性模型就能解决线性可分问题。常用激活函数1）...
激活函数各激活函数曲线对比常用激活函数：tf.sigmoid()tf.tanh()tf.nn.relu()tf.nn.softplus()tf.nn.softmax()tf.nn.dropout()import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import derivativedef sigmoid(x):y = 1 / (1 + np.exp(-x))return ydef tanh(x):return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x)+np.exp(-x))def relu(x):return [max(xi,0) for xi in x]def softplus(x):return np.log(1+np.exp(x...
我正在尝试在TensorFlow 0.9中实现基本的二进制Hopfield Network.不幸的是,我很难让激活功能正常工作.我希望得到非常简单的if net [i]< 0,输出[i] = 0,否则输出[i] = 1但是我尝试的所有内容似乎都删除了渐变,即在尝试实现训练操作时,我得到“没有为任何变量提供渐变”的异常.例如,我尝试将tf.less()转换为float,我尝试按照行进行 tf.maximum(tf.minimum(net, 0) + 1, 0)但我忘了小小数值.最后我做到了tf.maximum(tf.floor(tf.minim...