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卷积神经网络每一层都需要激活函数吗

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理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数,而且这都是已经在数学上证明过的问题。 但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点,比如说光滑性,鲁棒性,以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示 。 这一点在做数值...

训练函数和自适应学习函数区别: 从范围上: 训练函数包含学习函数,学习函数是属于训练函数的一部分; 从误差上: 训练函数对整体来说误差是最小,学习函数对于单个神经元来说误差是最小; 从服装整体上: 训练函数是全局调整权值和阈值,学习函。

softmax输出了各种结果的可能性

理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数,而且这都是已经在数学上证明过的问题。 但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点,比如说光滑性,鲁棒性,以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示 。 这一点在做数值...

是否可导、是否连续、对梯度弥散的处理方式、运算速度。

输出的数量取决于你的target怎么设置,比如你的输入是一个5行n列的数据,输出是一个4行n列的数据,你用这个数据初始化并且训练神经网络,得到的当然是5个输入值4个输出值的神经网络。 函数怎么写的话,去看matlab 帮助,搜索newff,你就能看到用...

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