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day1-多层感知机

内容包括:

  1. MLP简介
    1. 与普通感知机的区别
  • 2.为什么需要多层感知机
  1. 激活函数
  • 1.不同激活函数介绍
    • relu
    • sigmoid
    • tanh
    1. 区别

MLP简介

与普通感知机区别

加入了一个或多个隐藏层，并引入激活函数

多层可以拟合更复杂的线性函数，激活函数可以帮助拟合非线性函数

激活函数

由于没有激活函数的话，多层感知机就是多个矩阵相乘，也就是多次仿射变换，而多个矩阵相乘是可以转换为乘以一个多个矩阵的乘积的，那么多层就没有什么意义了，因此需要引入非线性，从而可以拟合非线性的函数

不同激活函数

Relu函数


image

sigmoid函数


image

tanh函数


image

区别

  1. 都可以实现非线性
  2. ReLU计算更快，其余两个较慢
  3. sigmoid和tanh都可以改变数据分布，有些近似normalize
  4. sigmoid和tanh在深度较深时会发生梯度消失，因为一旦某一层的神经元导数为0，那么后续将无法进行反向传播，而tanh和sigmoid在x很大或者趋近于0时导数都趋向0
  5. ReLU最通用，但是也会杀死神经元

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