激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的重要组成部分。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形曲线
    • 特点：输出范围在 0 到 1 之间，适用于二分类问题
    • Sigmoid Function

  • ReLU 函数

    • 形状：阶梯形曲线
    • 特点：输出范围在 0 到正无穷之间，计算速度快，适用于深度学习
    • ReLU Function

  • Tanh 函数

    • 形状：双曲正切曲线
    • 特点：输出范围在 -1 到 1 之间，可以处理负值，适用于多分类问题
    • Tanh Function

  • Leaky ReLU 函数

    • 形状：带斜率的阶梯形曲线
    • 特点：解决了 ReLU 函数在输入为负值时的梯度消失问题
    • Leaky ReLU Function

扩展阅读

更多关于激活函数的详细信息，可以参考本站关于激活函数的详细介绍。