【问题标题】:Artificial neural network activation function人工神经网络激活函数
【发布时间】:2014-03-15 13:53:23
【问题描述】:

我用反向传播算法编写了一个人工神经网络,用 3 个层、1 个输出神经元、3 个隐藏神经元和 4 个输入神经元来预测客户数量。所以我需要一个连续的输出。我应该使用哪些激活函数?

【问题讨论】:

  • Tanh 或逻辑函数或类似的东西,这些都是常见的情况。你有什么特殊要求吗?
  • 这些函数的范围是多少?我想输出一个介于 100 和 10000 之间的数字。我该怎么办?
  • 您可以通过乘以和/或添加一些常量来将它们缩放到您需要的任何值。 Tanh 的范围为 (-1,1),逻辑函数的范围为 (0,1)。

标签: backpropagation


【解决方案1】:

在这种情况下,您可以做的(我已经看到这很好用)是将 PureLin 函数应用于输入和输出层,并在隐藏层中使用 Tanh 或 Sigmod。其余的工作由权重完成!

希望这会有所帮助!

【讨论】:

    猜你喜欢
    • 2018-03-19
    • 2014-01-18
    • 2017-12-08
    • 2013-08-20
    • 2012-12-14
    • 2013-12-20
    • 2019-07-03
    • 1970-01-01
    相关资源
    最近更新 更多