激活函数是神经网络中非常重要的组成部分，它们决定了神经元的输出，从而影响整个网络的性能。以下是一些常见的激活函数及其特点：

常见激活函数

  • Sigmoid 函数

    • 形状：S 型曲线
    • 特点：输出值介于 0 和 1 之间，适用于二分类问题
    • Sigmoid Function

  • ReLU 函数

    • 形状：阶梯状
    • 特点：输出值大于等于 0，可以加速神经网络的训练
    • ReLU Function

  • Tanh 函数

    • 形状：双曲正切函数
    • 特点：输出值介于 -1 和 1 之间，可以用于多分类问题
    • Tanh Function

  • Leaky ReLU 函数

    • 形状：类似于 ReLU，但在负值部分有一个小的斜率
    • 特点：可以解决 ReLU 函数中的死神经元问题
    • Leaky ReLU Function

扩展阅读

如果您想了解更多关于激活函数的信息，可以阅读本站的《深度学习中的激活函数》教程：/深度学习中的激活函数。