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第40卷第18期电力系就保护控制VOL40No.182012年9月16PowerSystemProtectionandControlp.16,2012基于SigmoidI函数连续化的电力系统无功优化算法韦园清,李滨,韦化21
论文参考：DeepSparseRectifierNeuralNetworks(很有趣的一篇paper）起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性传统Sigmoid系激活函数传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的
激活函数是神经网络模型重要的组成部分，今天分享从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。在什么情况下适合使用Sigmoid激活函数呢？Sigmoid函数的输出范围是0到1。
ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks（AlexNet）论文阅读笔记论文中的相关问题1.为什么要引入非线性激活函数2.为什么在CNN中不用sigmoid而选择用ReLu激活函数3.AlexNet中引入Dropout论文中的相关问题1.为什么要引入...
三个激活函数图像如下：如果你的函数值区和定义域都是正值，那么用tanh和sigmoid都可以达到比较好的效果，如果函数数值区和定义域有一个为负数(例如y=x^2,x在(-0.50.5))那么必须使用tanh才能达到好的效果。综上：曲线模型最好选择tanh函数。relu...
除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1.sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。之外的区间，梯度接近0，很容易造成梯度消失问题。2.输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。
5.Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数有什么缺点或不足，有没改进的激活函数。解析：sigmoid、Tanh、ReLU的缺点在121问题中已有说明，为了解决ReLU的deadcell的情况，发明了LeakyRelu，即在输入小于0时不让输出为0，而是乘以一个较小的系数，从而保证有导数存在。
如果多层激活函数都是sigmoid函数的话，由于它的取值范围是（0，0.25），那么我们想想，即使多个0.25相乘，最后的结果也会是很小很小，接近于0。这就是所谓的梯度消失。那么由于梯度消失了,的更新公式的第二项就几乎为0，就更新失败了。
常用数学符号的LaTeX表示方法（以下内容主要摘自“一份不太简短的LATEX2e介绍”）1、指数和下标可以用^和_后加相应字符来实现。比如：2、平方根（squareroot）的输入命令为：\sqrt，n次方根相应地为:\sqrt[n]。
在什么情况下适合使用Sigmoid激活函数呢？Sigmoid函数的输出范围是0到1。由于输出值限定在0到1，因此它对每个神经元的输出进行了归一化...
第40卷第18期电力系就保护控制VOL40No.182012年9月16PowerSystemProtectionandControlp.16,2012基于SigmoidI函数连续化的电力系统无功优化算法韦园清,李滨,韦化21
论文参考：DeepSparseRectifierNeuralNetworks(很有趣的一篇paper）起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性传统Sigmoid系激活函数传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的
激活函数是神经网络模型重要的组成部分，今天分享从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。在什么情况下适合使用Sigmoid激活函数呢？Sigmoid函数的输出范围是0到1。
ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks（AlexNet）论文阅读笔记论文中的相关问题1.为什么要引入非线性激活函数2.为什么在CNN中不用sigmoid而选择用ReLu激活函数3.AlexNet中引入Dropout论文中的相关问题1.为什么要引入...
三个激活函数图像如下：如果你的函数值区和定义域都是正值，那么用tanh和sigmoid都可以达到比较好的效果，如果函数数值区和定义域有一个为负数(例如y=x^2,x在(-0.50.5))那么必须使用tanh才能达到好的效果。综上：曲线模型最好选择tanh函数。relu...
除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1.sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。之外的区间，梯度接近0，很容易造成梯度消失问题。2.输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。
5.Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数有什么缺点或不足，有没改进的激活函数。解析：sigmoid、Tanh、ReLU的缺点在121问题中已有说明，为了解决ReLU的deadcell的情况，发明了LeakyRelu，即在输入小于0时不让输出为0，而是乘以一个较小的系数，从而保证有导数存在。
如果多层激活函数都是sigmoid函数的话，由于它的取值范围是（0，0.25），那么我们想想，即使多个0.25相乘，最后的结果也会是很小很小，接近于0。这就是所谓的梯度消失。那么由于梯度消失了,的更新公式的第二项就几乎为0，就更新失败了。
常用数学符号的LaTeX表示方法（以下内容主要摘自“一份不太简短的LATEX2e介绍”）1、指数和下标可以用^和_后加相应字符来实现。比如：2、平方根（squareroot）的输入命令为：\sqrt，n次方根相应地为:\sqrt[n]。
在什么情况下适合使用Sigmoid激活函数呢？Sigmoid函数的输出范围是0到1。由于输出值限定在0到1，因此它对每个神经元的输出进行了归一化...
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