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To allow Neural Networks to learn complex decision boundaries, we apply a nonlinear activation function to some of its layers. Commonly used functions include sigmoid, tanh, ReLU (Rectified Linear Unit) and variants of these. | To allow Neural Networks to learn complex decision boundaries, we apply a nonlinear activation function to some of its layers. Commonly used functions include sigmoid, tanh, ReLU (Rectified Linear Unit) and variants of these. | ||
Version du 26 février 2018 à 20:19
Domaine
Catégorie Démo Apprentissage profond
Définition
Termes privilégiés
Anglais
Activation Function
To allow Neural Networks to learn complex decision boundaries, we apply a nonlinear activation function to some of its layers. Commonly used functions include sigmoid, tanh, ReLU (Rectified Linear Unit) and variants of these.
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