作者：SAGAR SHARMA编译：ronghuaiyang
导读
激活函数是神经网络中必不可少的组成部分，这篇文章给大家介绍了各种各样的激活函数，一起来看看吧。
2024年09月17日
作者：SAGAR SHARMA编译：ronghuaiyang
激活函数是神经网络中必不可少的组成部分，这篇文章给大家介绍了各种各样的激活函数，一起来看看吧。
2024年08月02日
摘要： 多层感知器和反向传播算法是什么？他们的工作原理又是怎样的？刚刚入门机器学习的你，是不是还在被这些问题困扰呢？今天我们就通过一些生动形象的例子来向大家介绍神经网络。
人工神经网络（ANN）是一种从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象从而建立的某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。其在语音识别、计算机视觉和文本处理等方面取得的突破性成果。在下文，我们将深入了解一种名为多层感知器的人工神经网络。
2024年08月02日
作者 Nathan Hubens
王小新 编译自 Towards Data Science
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
自编码器（Autoencoder，AE），是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，它先将输入压缩成潜在空间表征，然后通过这种表征来重构输出。
2024年08月02日
深度学习之激活函数。
在深度学习中，激活函数和优化算法是构建和训练神经网络模型的两个核心组件，它们共同决定了模型的学习能力和效果。
首先谈谈激活函数。激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它们为模型引入了非线性特性，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。其中sigmoid和ReLU是最常用的两种激活函数。
2024年08月02日
ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是一种常用的激活函数，广泛应用于神经网络中。它的核心思想非常简单：只保留输入中的正值，负值则直接归零。
2024年08月02日
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）了。