baibizhe.github.io/2020/08/27/不同的激活方程

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不同的激活方程

Sigmoid Function$$f(x)=\left(\frac{1}{\left(1+\exp ^{-x}\right)}\right)-(1.4)$$Sigmoid Function 在预测二分类问题上很成功，而且主要用于浅层的网络。当用随即小的值初始化神经网络时候，不应该用Sigmoid Function用于激活方程（AF）。Sigmoid Function有一个主要的问题是，在深层网络



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Sigmoid Function$$f(x)=\left(\frac{1}{\left(1+\exp ^{-x}\right)}\right)-(1.4)$$Sigmoid Function 在预测二分类问题上很成功，而且主要用于浅层的网络。当用随即小的值初始化神经网络时候，不应该用Sigmoid Function用于激活方程（AF）。Sigmoid Function有一个主要的问题是，在深层网络



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Sigmoid Function$$f(x)=\left(\frac{1}{\left(1+\exp ^{-x}\right)}\right)-(1.4)$$Sigmoid Function 在预测二分类问题上很成功，而且主要用于浅层的网络。当用随即小的值初始化神经网络时候，不应该用Sigmoid Function用于激活方程（AF）。Sigmoid Function有一个主要的问题是，在深层网络

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      不同的激活方程 | 白碧哲
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      不同的激活方程
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