激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它为神经网络提供了非线性特性，使得模型能够学习到更复杂的模式。本文将详细介绍几种常见的激活函数。

常见激活函数

Sigmoid 函数

Sigmoid 函数是一种常用的激活函数，其公式如下：

[ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} ]

Sigmoid 函数的输出范围在 0 到 1 之间，适合用于二分类问题。

ReLU 函数

ReLU 函数（Rectified Linear Unit）是一种线性激活函数，其公式如下：

[ ReLU(x) = \max(0, x) ]

ReLU 函数在神经网络中非常受欢迎，因为它可以加速训练过程，并且减少了梯度消失的问题。

Tanh 函数

Tanh 函数（Hyperbolic Tangent）是一种双曲正切函数，其公式如下：

[ \tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} ]

Tanh 函数的输出范围在 -1 到 1 之间，类似于 Sigmoid 函数，但输出范围更广。

激活函数的选择

选择合适的激活函数对于神经网络的性能至关重要。以下是一些选择激活函数时需要考虑的因素：

  • 问题类型：对于二分类问题，可以使用 Sigmoid 或 Tanh 函数；对于多分类问题，可以使用 Softmax 函数。
  • 梯度消失和梯度爆炸：ReLU 函数可以有效避免梯度消失和梯度爆炸问题。
  • 计算复杂度：Sigmoid 和 Tanh 函数的计算复杂度较高，而 ReLU 函数的计算复杂度较低。

扩展阅读

想要了解更多关于神经网络和激活函数的知识，可以阅读以下文章：

激活函数