神经网络 s function
时间: 2023-12-05 22:05:06 浏览: 74
神经网络原理
神经网络中的激活函数(activation function)通常被称为 s 函数。激活函数是用来引入非线性特性,使得神经网络能够学习复杂的非线性关系。s 函数是一个常见的激活函数,也被称为 sigmoid 函数。它的数学表达式为:
s(x) = 1 / (1 + e^(-x))
其中,e 是自然对数的底数。s 函数的特点是将输入值映射到一个介于 0 和 1 之间的连续输出,可以被看作是一个概率分布,用来表示神经元被激活的程度。
s 函数在一些场景中表现良好,例如二分类问题中的逻辑回归。然而,它也存在一些问题,比如在梯度消失和梯度爆炸的情况下,s 函数容易导致训练不稳定。因此,在实际应用中,也会使用其他的激活函数,如ReLU、Leaky ReLU、tanh等,根据具体的任务和网络结构选择适合的激活函数。
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