Preguntas etiquetadas con sigmoid-curve

En el curso de Redes neuronales y aprendizaje profundo de Andrew Ng en Coursera , dice que usar es casi siempre preferible a usar .tanhtanhtanhsigmoidsigmoidsigmoid La razón que da es que las salidas que usan centran alrededor de 0 en lugar de 's 0.5, y esto "hace que el aprendizaje …

33 machine-learning  neural-networks  backpropagation  sigmoid-curve 

Estaba jugando con una red neuronal simple con una sola capa oculta, por Tensorflow, y luego probé diferentes activaciones para la capa oculta: Relu Sigmoideo Softmax (bueno, generalmente softmax se usa en la última capa ..) Relu ofrece la mejor precisión de tren y precisión de validación. No estoy seguro …

22 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  sigmoid-curve 

La función logística tiene un rango de salida de 0 a 1, y la pendiente asintótica es cero en ambos lados. ¿Cuál es una alternativa a una función logística que no se aplana completamente en sus extremos? ¿De quién son las pendientes asintóticas que se acercan a cero pero no …

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