【干货】通俗理解神经网络中激活函数作用
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主要内容:通俗理解激活函数,主要来自我在学习会的slides,讲解了激活函数的非线性能力和组合特征的作用
下面我分别对激活函数的两个作用进行解释。
好吧,很容易能够看出,我给出的样本点根本不是线性可分的,一个感知器无论得到的直线怎么动,都不可能完全正确的将三角形与圆形区分出来,那么我们很容易想到用多个感知器来进行组合,以便获得更大的分类问题,好的,下面我们上图,看是否可行
好的,我们已经得到了多感知器分类器了,那么它的分类能力是否强大到能将非线性数据点正确分类开呢~我们来分析一下:
如果我们的每一个结点加入了阶跃函数作为激活函数的话,就是上图描述的
那么随着不断训练优化,我们也就能够解决非线性的问题了~
所以到这里为止,我们就解释了这个观点,加入激活函数是用来加入非线性因素的,解决线性模型所不能解决的问题。
下面我来讲解另一个作用
我们可以通过上图可以看出,立方激活函数已经将输入的特征进行相互组合了。
通过泰勒展开,我们可以看到,我们已经构造出立方激活函数的形式了。
于是我们可以总结如下:
这就把原来需要领域知识的专家对特征进行组合的情况,在激活函数运算后,其实也能够起到特征组合的作用。(只要激活函数中有能够泰勒展开的函数,就可能起到特征组合的作用)
这也许能给我们一些思考。
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