深度学习激活函数教程

激活函数是深度学习中一个重要的组成部分，它决定了神经网络的非线性特性。以下是一些常见的激活函数及其应用。

常见激活函数

1. Sigmoid 函数

   • Sigmoid 函数将输入值压缩到 [0, 1] 范围内，常用于二分类问题。
   • 

     Sigmoid 函数

2. ReLU 函数

   • ReLU 函数（Rectified Linear Unit）是深度学习中最为流行的激活函数之一，它将所有负值映射为 0，正值保持不变。
   • 

     ReLU 函数

3. Tanh 函数

   • Tanh 函数将输入值压缩到 [-1, 1] 范围内，常用于多分类问题。
   • 

     Tanh 函数

4. Leaky ReLU 函数

   • Leaky ReLU 函数是对 ReLU 函数的改进，它允许小于 0 的输入值有一个小的梯度，防止梯度消失。
   • 

     Leaky ReLU 函数

5. Softmax 函数

   • Softmax 函数用于将一组数值转换为概率分布，常用于多分类问题的输出层。
   • 

     Softmax 函数

扩展阅读

想了解更多关于深度学习的知识，可以访问我们的深度学习教程页面。