神经网络 - scolo

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神经网络

2025-12-12
实现单神经元前向传播并解释激活函数作用单神经元前向传播计算步骤：计算加权和：z = w·x + b应用激活函数：a = σ(z)激活函数作用：引入非线性能力控制输出范围（如Sigmoid输出0-1）决定神经元是否激活
- 2025年-12月-12日
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神经网络
2025-12-12
为什么神经网络需要激活函数？请举例说明两种常见激活函数的特点激活函数是神经网络的核心组件，主要作用包括：引入非线性：使神经网络能够学习复杂模式决定神经元输出：将加权和映射到特定范围两种常见激活函数：Sigmoid：输出范围(0,1)，适合概率输出ReLU：计算高效，缓解梯度消失问题
- 2025年-12月-12日
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神经网络
2025-12-12
解释神经网络中激活函数的作用并列举三种常见激活函数激活函数在神经网络中的核心作用：引入非线性：使神经网络能够学习复杂模式（无激活函数时网络退化为线性模型）决定神经元输出：将加权和映射到特定范围（如0-1, -1-1）反向传播梯度：通过导数传递误差用于权重更新三种常见激活函数：Sigmoid：输出范围(0,1)，适用于二分类输出层ReLU：$f(x)=max(0,x)$，计算高效且缓解梯度消失Tanh：输出范围(-1,1)，中心对称的S型函数
- 2025年-12月-12日
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