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  • 为什么LSTM模型中既存在sigmoid又存在tanh两种激活函数？ - 知乎
    此外，tanh函数在输入为0近相比 Sigmoid函数有更大的梯度，通常使模型收敛更快。 激活函数的选择也不是一成不变的。 例如在原始的LSTM中，使用的激活函数是 Sigmoid函数的变种，h(x)=2sigmoid(x)-1,g(x)＝4 sigmoid(x)-2，这两个函数的范国分别是[-1，1]和[-2，2]。
  • 谈谈神经网络中的非线性激活函数——ReLu函数 - 知乎
    因此，在表诉过程中，在没有明确指明的情况下，激活函数指代非线性激活函数。 经过严格的数学推导，如果网络中没有使用激活函数，每一层的节点的输入都是上层输出的线性函数，无论神经网络中的隐含层有多少，最后的输出结果都是网络输入的线性拟合，即隐含层没有发挥其作用。
  • RNN 中为什么要采用 tanh，而不是 ReLU 作为激活函数？ - 知乎
    在 RNN 中，tanh 激活函数被广泛应用于隐藏层，而不是像在其他神经网络中一样使用 ReLU 激活函数。 这是因为 RNN 的输入和输出通常都被归一化到 [-1,1] 的范围内，而 tanh 的输出范围也是 [-1,1]，因此它更适合 RNN 的输入输出。
  • 在深度学习神经网络中，激活函数的选择对模型性能有何影响？ - 知乎
    激活函数在深度学习中扮演着至关重要的角色。不同的激活函数对模型性能的影响主要体现在以下几个方面： 梯度传播：Sigmoid和Tanh在深度网络中可能导致梯度消失，而ReLU及其变种则能有效缓解这一问题。收敛速度：ReLU及其相关变体通常能加速模型的
  • RNN 中为什么要采用 tanh，而不是 ReLU 作为激活函数？ - 知乎
    比如把tanh做hard后shift和relu截断后shift，不是一样一样的。。。激活函数有什么区别这种问题，特别是把激活函数打上标签什么relu，tanh。。。这些激活函数不都会各自改进以求一个在非线性和优化上的trade off嘛。。。只不过在cnn和rnn中这种trade off可能
  • 双曲函数 cosh、tanh、sinh 怎么读？ - 知乎
    双曲函数 cosh、tanh、sinh 怎么读？似乎不同的老师总是有自己「独到的」读法。不晓得国外教学中是怎么读…
  • 深度学习中激活函数总结 - 知乎
    激活函数在深度学习中起着非常重要的作用，本文主要介绍下常用的激活函数及其优缺点。主要分为以下几个部分： 引入激活函数的目的 sigmoid激活函数带来的梯度消失和爆炸问题 常用激活函数对比 扩展：关于之前Dice激活函数的实现，可以参见下面的链接：
  • 深度学习处理回归问题，用什么激活函数？ - 知乎
    激活函数： ReLU（Rectified Linear Unit）：将大于0的数原数输出，小于或等于0的数输出0。ReLU具有稀疏性，计算复杂度低，但存在输出不是0对称和梯度消失的问题。Sigmoid：将任意实数值压缩到(0,1)区间内，适用于二分类问题的输出层。


















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