激活函数是应用于神经网络中的每个神经元的输出以引入非线性的数学函数。这是必不可少的，因为没有非线性，网络将只能对线性关系进行建模，从而限制了其功率。
常见的激活函数包括ReLU (整流线性单元) 、sigmoid和tanh。例如，如果输入为正，则ReLU直接输出输入，如果输入为负，则输出为零，从而帮助网络避免梯度消失。
激活函数使神经网络能够学习复杂的模式并解决图像识别，语音处理和自然语言理解等任务。
在神经网络中，超参数是什么？
继续阅读
边缘人工智能如何支持设备端学习？
边缘人工智能支持通过在硬件设备上本地处理数据来进行设备学习，而不是依赖于基于云的服务器。这种方法允许实时数据分析和决策，因为它通过消除往返云端发送数据的需求来减少延迟。例如，智能摄像头可以在本地分析视频数据，以识别面孔或监测异常活动，而无需
2016年机器学习的热门话题有哪些？
计算机视觉面临着几个开放的问题，这些问题阻碍了它在不同应用程序中的有效性和泛化。一个主要问题是跨数据集和域的泛化。在一个数据集或环境上训练的模型通常很难在其他数据集或环境上表现良好，尤其是在照明、对象类型或背景场景等条件发生变化时。这使得开
联邦学习如何应用于安全分析？
"联邦学习在安全分析中越来越多地被使用，以增强数据隐私，同时仍然能够进行有效的威胁检测和响应所需的协作。在这种方法中，机器学习模型在多个去中心化的设备或服务器上进行训练，保持训练数据的本地化，而不是将其汇聚到中央仓库。这意味着敏感信息，例如