机器学习中的数学——激活函数(十):Softplus函数

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Softplus函数可以看作是ReLU函数的平滑。根据神经科学家的相关研究,Softplus函数和ReLU函数与脑神经元激活频率函数有神似的地方。也就是说,相比于早期的激活函数,Softplus函数和ReLU函数更加接近脑神经元的激活模型,而神经网络正是基于脑神经科学发展而来,这两个激活函数的应用促成了神经网络研究的新浪潮。

Softplus ( x ) = log ⁡ ( 1 + e x ) \text{Softplus}(x)=\log(1+e^x) Softplus(x)=log(1+ex)

Softplus函数的图像:
机器学习中的数学——激活函数(十):Softplus函数_第1张图片

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