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[人工智能]深度学习——day28 class1 week3 神经网络中的激活函数与反向传播推导

3.6 激活函数

  • 值钱的章节一直用的sigmoid函数,但其实其他函数的性能有可能更好,sigmoid:
    在这里插入图片描述

  • tan 函数几乎一直优于sigmoid函数,有数据中心化的效果:在这里插入图片描述

  • 共有的缺点,z很大或很小的时候,函数斜率接近0

  • 默认ReLU激活:z为负数=0,z为正=amax(0,z),z=0没有定义。
    在这里插入图片描述
    总结:
    在这里插入图片描述

3.7 为什么需要非线性激活函数

事实证明,如果你使用线性激活函数,或者没有激活函数,那么无论你的神经网络有多少层,一直在座的只是计算线性激活函数,所以不如直接去掉全部隐藏层——线性隐层一点用都没有(在NN中)。
在这里插入图片描述

3.8 激活函数的导数(微积分)

sigmoid函数:
在这里插入图片描述
Tanh函数:
在这里插入图片描述
ReLU 和 Leaky ReLU:
在0本身无定义,但可以用代码去定义0点的值在这里插入图片描述

3.9 NN的梯度下降法

3.9.1 Gradient descent for neural networks

首先要随机初始化,3.11会讨论,如何求解偏导数在3.10
在这里插入图片描述

3.9.2 Formulas for computing derivatives

首总结一下正向与反向传播的方程Z,A
在这里插入图片描述

3.10 (选修)直观理解反向传播

3.10.1 流程图推导,逻辑回归:

在这里插入图片描述
神经网络梯度:要实现维度的匹配
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.10.2 总共六个方程,把所有训练样本向量化:

在这里插入图片描述

  • 反向传播:

在这里插入图片描述

3.11 随机初始化

权重全为0的问题,多个隐藏单元一模一样,就失去了意义:
在这里插入图片描述
解决办法:随机初始化,初始化参数一般都很小
在这里插入图片描述

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加:2022-09-30 00:52:59  更:2022-09-30 00:56:23 
 
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