DeepLearning.AI Dropped a New Course
随着 AI 技术和工具的发展，人们可以为自己的职业生涯做的最好的事情就是保持领先地位并继续提升技能。
#73 – Andrew Ng: Deep Learning, Education, and Real-World AI
吴恩达是人工智能和技术领域最具影响力的教育家、研究人员、创新者和领导者之一。他共同创立了 Coursera 和 Google Brain，推出了 deeplearning.ai、Landing.ai 和 AI 基金，并曾担任百度首席科学家。作为斯坦福大学教授，以及 Coursera 和 deeplearning.ai 的创始人，他帮助教育和激励了包括我在内的数百万学生。剧集链接：Andrew Twitter：https://twitter.com/AndrewYNgAndrew Facebook：https://www.facebook.com/andrew.ng.96Andrew Linke
Non-linear Activation Functions for Neural Networks Simplified
激活函数是形成神经元输出的函数。它为预测添加了非线性，并使基于神经网络的预测器比线性模型好得多。我们通常会问自己应该使用哪种激活函数？答案是，这个问题没有一个万能的答案。这取决于具体情况。让我带您了解最常用的激活函数及其优缺点，以帮助您做出更好的决定。我们可以定义自己的激活函数以最好地满足我们的需求，最常用的激活函数是：1. S 型激活函数 2. Tan 双曲激活函数 3. ReLU（整流线性单元） 4. Leaky ReLU 它们每个的样子如下：图片来源：DeepLearning.ai 专业化 1. S 型激活函数 S 型激活函数的范围在 0 到 1 之间。它看起来像我们在不同研究领域中看到
