激活函数详解 📚

激活函数是神经网络中决定神经元输出的核心组件，它赋予模型非线性表达能力。以下是常见激活函数及其特点：

常见类型 📊

• ReLU（Rectified Linear Unit）
  公式：f(x) = max(0, x)
  优点：计算高效，缓解梯度消失问题
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• Sigmoid
  公式：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))
  特点：输出范围在0-1，适合二分类问题
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• Tanh（双曲正切函数）
  公式：f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))
  优点：输出范围-1到1，中心化处理更优
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• Softmax
  用途：多分类问题的输出层激活函数
  特点：将输入转化为概率分布
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应用场景 🌐

• 在图像识别中使用ReLU
• 在自然语言处理中采用Sigmoid
• 在深度学习的隐藏层推荐Tanh
• 在分类任务中搭配Softmax

扩展阅读 🔍

想深入了解神经网络结构？可以查看神经网络概述教程。