做销售在哪个网站找客户端单页销售网站源码

张小明 2026/1/13 23:45:22
做销售在哪个网站找客户端,单页销售网站源码,增加网站收录,建设淘宝客网站多少钱从感知机到神经网络#xff1a;激活函数是连接两者的桥梁 感知机回顾#xff1a;二分类的利器 我们先回顾一下感知机的结构。如图3-2所示#xff0c;感知机接收两个输入信号x₁和x₂#xff0c;通过加权求和后#xff0c;根据阈值决定输出0或1#xff1a; y{0(bw1x1w2x2⩽…从感知机到神经网络激活函数是连接两者的桥梁感知机回顾二分类的利器我们先回顾一下感知机的结构。如图3-2所示感知机接收两个输入信号x₁和x₂通过加权求和后根据阈值决定输出0或1y{0(bw1x1w2x2⩽0)1(bw1x1w2x20) y \begin{cases} 0 (b w_1 x_1 w_2 x_2 \leqslant 0) \\ 1 (b w_1 x_1 w_2 x_2 0) \end{cases}y{01​(bw1​x1​w2​x2​⩽0)(bw1​x1​w2​x2​0)​其中b是偏置参数控制神经元激活的难易程度w₁, w₂是权重参数控制各信号的重要性x₁, x₂是输入信号关键转变引入激活函数感知机的核心是一个阶跃函数它像开关一样输入超过阈值就输出1否则输出0。这个函数可以用数学形式表达h(x){0(x⩽0)1(x0) h(x) \begin{cases} 0 (x \leqslant 0) \\ 1 (x 0) \end{cases}h(x){01​(x⩽0)(x0)​于是感知机的计算可以分解为两步计算加权总和abw1x1w2x2a b w_1 x_1 w_2 x_2abw1​x1​w2​x2​应用激活函数yh(a)y h(a)yh(a)这个h(x)就是激活函数它的作用是将输入信号的总和转换为输出信号。神经网络的真正样貌神经网络与感知机最大的区别就在于激活函数的选择。感知机使用阶跃函数而神经网络使用更平滑、更复杂的激活函数。让我们看看神经网络的典型结构图3-1输入层接收外部信息隐藏层中间层内部处理外界不可见输出层输出最终结果注意命名规范本书中输入层是第0层第一个隐藏层是第1层输出层是第2层虽然看起来有3层但只有2层有权重输入层到隐藏层隐藏层到输出层所以这是2层网络激活函数神经网络的核心在图3-4中我们可以清晰地看到激活函数的计算过程每个神经元先计算输入信号的加权总和节点a然后通过激活函数h()转换为输出节点y。重要概念澄清感知机 vs 神经网络朴素感知机单层网络使用阶跃函数作为激活函数多层感知机神经网络多层网络使用sigmoid、ReLU等平滑激活函数为什么激活函数如此重要引入非线性没有激活函数多层网络只是线性变换的叠加决定神经元如何响应不同的激活函数让神经元有不同的性格实现复杂映射使网络能够学习复杂的非线性关系从感知机到神经网络的跨越感知机就像一把简单的锤子只能解决线性可分问题如与、或、非。但当问题变得复杂如异或问题简单的感知机就无能为力了。神经网络通过两个关键改进解决了这个问题增加隐藏层增加网络深度提高表达能力更换激活函数使用可微分的平滑函数使反向传播成为可能展望在接下来的文章中我们将深入探讨常用的激活函数sigmoid、tanh、ReLU等这些激活函数的特性和适用场景如何通过激活函数的选择优化神经网络性能思考题如果神经网络仍然使用阶跃函数作为激活函数会有什么问题为什么我们需要平滑的激活函数深度学习小贴士激活函数是神经网络能够学习复杂模式的关键。选择合适的激活函数往往能让模型性能大幅提升#深度学习 #神经网络 #感知机 #激活函数 #AI基础
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