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谢谢!
最佳答案
S形函数在网络中引入了非线性。如果没有非线性激活函数，则网络只能学习作为其输入的线性组合的函数。自1989年这位绅士证明该结果以来，该结果称为universal approximation theorem或Cybenko theorem。Wikipedia是一个很好的起点，它与原始论文有联系(尽管证明有些牵连)。之所以要使用S形字而不是其他字形，是因为它是连续且可微的，其导数计算速度非常快(与tanh的导数相反，后者具有类似的特性)并且范围有限(从0开始至1，独家)
关于neural-network - 为什么S型函数在神经网络中起作用？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11677508/
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