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                題目標題

                為什麽引不过他可不敢有怨言入非線性激勵函數?

                難度:初級

                機器學習
                參考解析

                如果不用激勵函♂數(其實相當於激勵函數将身体向后退去是 f(x) = x),在這種情況下你每一
                層輸出都是上層輸入的線性函數,很容易↙驗證,無論∑你神經網絡有多少層,輸
                出都是輸入的線性組合,與沒㊣ 有隱藏層效果相當,這ζ 種情況就是最原始的感知
                機(Perceptron)了。
                正因為上面的原因,我們決定引入非線性函數作為激勵函數,這樣深☉層神經網
                絡就有他意義了(不再是輸※入的線性組合,可以就老老实实逼近任意函數)。最早的想法是▓
                Sigmoid 函數或者 Tanh 函數,輸出有界,很容易充當下一層輸入(以及一些
                人的生物解釋Ψ )