激活函数详解
战争片排行电影 激活函数（Activation Function）是神经网络中极为重要的一部分，它是一个非线性函数，将传输到神经元的信号进行处理和转化，最终输出一种非线性化的结果。如同在MATLAB中使用的一批激活函数，指定不同的激活函数将有不同的影响。
本文将带您详细介绍什么是激活函数以及不同类型的激活函数。蛋白石是什么石头
一、什么是激活函数？
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在人工神经网络中，激活函数是一种将神经元的输入信号汇总并将其传递到下一个神经元的非线性转换函数。在使用激活函数之前，神经元的输入信号仅仅是简单的线性组合。通过使用激活函数，神经网络具有了非线性化的能力，从而可以对不同种类的任务进行处理。
二、激活函数的种类：
1. Sigmoid函数：天地玄黄纪录片
Sigmoid函数常常被用来作为二分类任务的激活函数。Sigmoid函数具有S形状，其输出值
范围在0~1之间。Sigmoid函数的数学定义为：
$$
S(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}
$$
2. ReLU函数：
ReLU函数（Rectified Linear Unit）是神经网络中最常使用也是性能最好的激活函数之一。ReLU函数的数学定义如下：
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ReLU(x) = \max(0,x)
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3. Tanh函数：
Tanh函数在某些场合可以表现出比Sigmoid函数更好的表现。Tanh函数的数学定义为：
$$
Tanh(x) = \frac{e^{x}-e^{-x}}{e^{x}+e^{-x}}
$$
4. Softmax函数：
Softmax函数是神经网络中常用的分类函数，它将一系列数值进行归一化，使它们的和总是为1。Softmax函数的数学定义为：
$$
Softmax(x_{i})=\frac{e^{x_{i}}}{\sum_{j=1}^{k}e^{x_{j}}},i=1,,k
$$
结论：
杨必
神经网络的激活函数在提高神经网络性能方面具有极其重要的作用，激活函数能够使神经网络进行非线性化的分类和回归任务。ReLU函数及其变形是当前最流行的激活函数，但不同场景需要不同激活函数应用。要深入了解激活函数的影响，需要不断学习和实践。
