激励函数

在人工神经网络中,单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。
常见激励函数:
Sigmoid函数。是连续,可导,有界,关于原点对称的增函数,呈S形,具体可用反正切函数arctan或指数函数exp来实现,如f(x)=arctan(x)/(pi/2), f(x)=1/(1+e-x);
阶越函数;是sigmoid函数的不可导版本;
径向基函数。是函数值沿从输入空间中某点向外辐射的径向射线变化的函数。在空间呈球形;
在人工神经网络中,单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数。
常见激励函数:
Sigmoid函数。是连续,可导,有界,关于原点对称的增函数,呈S形,具体可用反正切函数arctan或指数函数exp来实现,如f(x)=arctan(x)/(pi/2), f(x)=1/(1+e-x);
阶越函数;是sigmoid函数的不可导版本;
径向基函数。是函数值沿从输入空间中某点向外辐射的径向射线变化的函数。在空间呈球形;