前言 大家都知道最开始深度学习与神经网络，是受人脑的神经元启发设计出来的。所以我们按照惯例也交代一下背景，从生物学的角度开始介绍，当然也是对神经网络研究的先驱们致一下敬。 ◆ ◆ ◆ 神经元与含义
学习使用前向传播和反向传播搭建出有一个隐藏层的神经网络。 hidden layer Neural Network ###3.1 神经网络概览 ###3.2 神经网络表示 双层神经网络（只有一个
深度学习中已经成为了人工智能领域的必备工具，源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。
理论上神经网络能够拟合任意线性函数，其中主要的一个因素是使用了非线性激活函数（因为如果每一层都是线性变换，那有啥用啊，始终能够拟合的都是线性函数啊）。本文主要介绍神经网络中各种常用的激活函数。
：阿特，今天我们来了解一下深度学习中的激活函数 (Activation functions)。 ：又是函数……为什么要了解这个哦…… ：在机器学习中，我们经常需要对输出结果打上「是」或「否」标签。比如对一张输入的图片，模型要判断图片里面有没有包含汪星人。 上一回我们提到的逻辑回归，可以用来减少预测值和真实值之间的误差。 ：那要怎么做呢？ ：我们来用符号描述一下问题： x：训练数据中的 input y：训练数据中已经做好标记的 output w：逻辑回归的 weights b：逻辑回归的 bias 模
神经网络最初受到生物神经系统启发得来，并逐渐脱离生物神经系统，演变成一个工程问题，并在机器学习任务中实现了很好的结果。不过，我们还是简单地介绍一下生物神经系统。大脑的最基本的计算单元是神经元。人类的神经系统中有大约860亿个神经元，并且由大约1e14-1e15个突触 （synapses）相连。如下图左是一张生物神经元的示意图，右边是一个神经元的数学建模。每个神经元会接受来自 树突（dendrites）的输入信号，然后沿着轴突（axon）产生输出信号。轴突最终会产生分支并和其他神经元的树突通过突触相连。在神经元的数学模型中，来自其他神经元轴突的信号（比如 ）与当前神经元的树突通过突触基于突触上的强度（比如 ）进行乘法形式的交互（比如 ）。这一方法中，突触的强度 w 是可以学习的，通过控制强度（以及方向，比如正面影响还是负面影响）来影响其他某个神经元。在这一基础模型中，树突将所有输入的信号带到细胞体中，并将它们全部相加。如果最终的总和大于某个门槛值，那么这个神经元将会被激活，将会沿着轴突发出激活信号。在计算模型中，我们假设准确的激活时间不重要，只有激活的频率表示通信的信息。基于这一频率编码的解释，我们建模出了激活频率，即激活函数 f ，用于表示轴突发出激活信号的频率。在历史上，最常用的激活函数时sigmoid函数，它会将输入压缩在0-1的范围内，以实数的形式输出。后面我们将看到关于这个函数的细节。
原文链接：https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
来源：Deephub Imba本文共3400字，建议阅读5分钟本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。 在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 在看完本文章后，你可以
输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers)
如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。
所有的RNN均具有一种重复神经网络模块的链式形式，在标准的RNN中，通常重复模块是一个非常简单的结构，eg：只含有一个tanh层。
针对深度学习基础部分，有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程，其实晚上有很多总结和笔记，本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自己的理解，以便加深印象和复习。
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真正的神经网络模型的学习。
小编邀请您，先思考： 1 RNN和LSTM有什么异同？ 2 RNN的输入和输出分别是什么？ 3 如何用Python实现RNN？ 传统的机器学习方法，如SVM、logistics回归和前馈神经网络都没有将时间进行显式模型化，用这些方法来建模都是基于输入数据独立性假设的前提。但是，对于很多任务而言，这非常局限。举个例子，假如你想根据一句没说完的话，预测下一个单词，最好的办法就是联系上下文的信息。下面有两种解决方案 1.一种思路是记忆之前的分类器的状态，在这个基础上训练新的分类器，从而结合历史影响，但是这样需要大
Sigmoid函数，也称S曲线函数，是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，在物理意义上最为接近生物神经元，在生物学中也是常见的S型函数，又称为S型生长曲线，是神经网络中最常用的激活函数之一。Sigmoid函数由下列公式定义：
本文结构： 什么是激活函数 为什么要用 都有什么 sigmoid ，ReLU， softmax 的比较 如何选择 ---- 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求
多层感知机（multilayer perceptron, MLP) 在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层（hidden layer）。隐藏层位于输入层和输出层之间。图3.3展示了一个多层感知机的神经网络图，它含有一个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。
神经网络的结构与逻辑回归类似,只是神经网络的层数比逻辑回归多了一层,多出的中间一层叫隐藏层,那么,神经网络的计算就相当于多进行一次逻辑回归的计算
神经网络就是由若干神经元组合而成的网络结构，其包含输入层、隐藏层和输出层。而含有多层隐藏层的神经网络即为深度神经网络。下图给出了一个深度神经网络的示意图。
上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真
本文总结了几个在深度学习中比较常用的激活函数：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU以及Tanh，从激活函数的表达式、导数推导以及简单的编程实现来说明。
深度学习基础入门篇四：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
由惑而生，所以我打算总结一下深度学习模型中常用的激活函数的一些特性，方便大家日后为模型选择合适的激活函数。 说到激活函数，就不能不提神经网络或者深度学习，从一个新手入门深度学习领域，我觉得首先需要理解三个基本的构成要素：
我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天红色石头就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。
参考链接：https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/79164720
多层感知机深度学习主要关注多层模型，现在以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层
激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。
原文：Towards Data Science deephub翻译组：zhangzc
1.长短期记忆模型（long-short term memory）是一种特殊的RNN模型，是为了解决RNN模型梯度弥散的问题而提出的；在传统的RNN中，训练算法使用的是BPTT，当时间比较长时，需要回传的残差会指数下降，导致网络权重更新缓慢，无法体现出RNN的长期记忆的效果，因此需要一个存储单元来存储记忆，因此LSTM模型被提出；
当在隐藏层和输出层中实现时，激活函数的选择非常关键。模型的准确性和损失很大程度上依赖于激活函数。此外，必须根据您对模型的期望来选择它们。例如，在二值分类问题中，sigmoid函数是一种最优选择。
深度学习中调参其实是一个比较重要的技巧，但很多时候都需要多尝试多积累经验，因此算法工程师也被调侃为调参工程师。
LSTMs(Long Short Term Memory networks，长短期记忆网络)简称LSTMs，很多地方用LSTM来指代它。本文也使用LSTM来表示长短期记忆网络。LSTM是一种特殊的RNN网络(循环神经网络)。想要说清楚LSTM，就很有必要先介绍一下RNN。下面我将简略介绍一下RNN原理。
在线性分类中，我们使用s=Wxs=Wx计算类别的评分函数，其中WW为一个矩阵，xx为一个列向量，输出表示类别的评分向量。而在神经网络中，最常用的是s=W2max(0,W1x)s=W_2max(0,W_1x)，其中函数max(0,−)max(0,-)是非线性的，也可以使用其他的一些非线性函数。如果没有非线性函数，那么对于分类的评分计算将重新变成关于输入的线性函数。因此，非线性函数是改变的关键。参数W1,W2W_1,W_2通过随机梯度下降来学习，他们的梯度在反向传播过程中，通过链式法则求导得出。类似地，一个三层地神经网络评分函数为s=W3max(0,W2max(0,W1x))s=W_3max(0,W_2max(0,W_1x))
超参数：在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
在深度学习网络中，我们经常可以看到对于某一个隐藏层节点的激活值计算一般分为两步，如下图：
比特币的价格数据是基于时间序列的，因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现。
多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer)。如图所示的隐藏层一共有5个隐藏单元。由于输入层不涉及计算，因此这个多层感知机的层数为2。如图所示的多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。
看看深度学习之激活函数 本篇接着上一篇推文入门《必看！从零开始了解到训练神经网络（一）》，在介绍完神经网络的基本原理和结构之后，继续介绍神经网络中的关键之一 —— 激活函数。 树根这一部分会给大家通俗讲一下激活函数的概念，原理以及作用，还有实际应用中各种激活函数的优缺点。因为激活函数本身就是一种数学函数，推文中出现数学公式在所难免，但是树根力求讲得通俗清晰，让初学者都能读懂，轻松入门深度学习。 1 感知机 Percrptron Activation Function 感知机由Rosenblatt于1957年
首先，神经网络应用在分类问题中效果很好。 工业界中分类问题居多。 LR或者linear SVM更适用线性分割。如果数据非线性可分（现实生活中多是非线性的），LR通常需要靠特征工程做特征映射，增加高斯项或者组合项；SVM需要选择核。 而增加高斯项、组合项会产生很多没有用的维度，增加计算量。GBDT可以使用弱的线性分类器组合成强分类器，但维度很高时效果可能并不好。
原理上来说，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数，即 y= f(x)。
目录 1. 深度学习有哪些应用 2. 什么是神经网络 2.1 什么是感知器 2.2 神经网络的结构 2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力 3. 神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初
b[1]b^{[1]}b[1]的形状应该是(4,1)；b[2]b^{[2]}b[2]的形状应该是(1,1)；W[1]W^{[1]}W[1]的形状应该是(4,2)；W[2]W^{[2]}W[2]形状应该是(1,4)
我们这一次讲的浅层神经网络——单隐层神经网络，那么什么是浅层神经网络呢？浅层神经网络其实就是一个单隐层神经网络！！！会有 ，，， 这些个参数，还有个 表示输入特征的个数， 表示隐藏单元个数， 表示输出单元个数。
有很官方的名字,称为恒等激活函数/线性激活函数.这样如果使用恒等激活函数,则会发现这是一种输入值的线性组合.在深度网络中,会发现,这不过是输入的简单的线性组合,还不如去掉所有的隐藏层,线性隐藏层一点用也没有.如果你要计算的是回归问题,也许可以在输出层使用线性激活函数.除此以外,几乎没有地方会用到线性激活函数.
向AI转型的程序员都关注了这个号☝☝☝ 作者：Lisa Song 微软总部云智能高级数据科学家，现居西雅图。具有多年机器学习和深度学习的应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和人工智能产品的需求分析、架
作者：Lisa Song 微软总部云智能高级数据科学家，现居西雅图。具有多年机器学习和深度学习的应用经验，熟悉各种业务场景下机器学习和人工智能产品的需求分析、架构设计、算法开发和集成部署。 吴恩达Coursera Deep Learning学习笔记 1 （上） 【学习心得】 Coursera和deeplearning.ai合作的Deep Learning Specialization出得真是慢啊……现在只出了Course 1：Neural Networks and Deep Learning，之后还有
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。
本课程中[i]表示第i层神经网络，(i)代表第i个样本，而下标i表示某层神经网络上第i个神经元。X是将训练样本横向排列而来，a代表激励输出向量。
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