artificial-intelligence - 训练单层感知器时的激活函数

Question

在训练多层神经网络时，需要使用 sigmoidal 激活函数才能有效地学习。

在训练单层感知器时使用 sigmoidal 激活函数有什么好处，或者一个简单的 step（heaviside）函数是否足够（甚至更可取）？

我正在慢慢了解神经网络，但对此的任何帮助将不胜感激。

Answer 1

是的，有一个优势。结果可以介于 0 和 1 之间，不必是 YES 或 NO，也可以是 MAYBE。即使对于单神经元模型，最好有一个非步进激活函数。

如果你需要它取决于你的输出是如何被读出的。您需要二进制（是，否）值还是介于两者之间的值？

如果您不想使用 sigmoidal 函数，我认为您也可以使用线性函数。