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激活函数

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激活函数对于神经网络，网络的每一层计算可以理解为f(wx+b)=f(w\'x)，每一层可以认为是每个权重矩阵W 乘输入特征矩阵X。根据矩阵乘法，如果是线性激励，即激活函数为f(x) = x，多层网络相当于一层网络。比如：f(W_1*f(W_2x))=W_1 W_2x=Wx 。因此，需要引入非线性激活函数，对特征进行 ..

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