神经网络中的激活函数是至关重要的组成部分，它决定了神经元的输出。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

    • 形状类似于 S 形，输出范围在 0 到 1 之间。
    • 适用于输出概率问题。

  • ReLU 函数

    • 当输入为负数时，输出为 0；当输入为正数时，输出为输入值。
    • 优点是计算简单，不易梯度消失。

  • Tanh 函数

    • 形状类似于 Sigmoid 函数，输出范围在 -1 到 1 之间。
    • 适用于输出范围较广的问题。

激活函数的选择

选择合适的激活函数需要根据具体问题来定。以下是一些选择激活函数的考虑因素：

  • 输出范围：如果输出范围有限，可以选择 Sigmoid 或 Tanh 函数。
  • 计算复杂度：如果计算复杂度是一个重要因素，可以选择 ReLU 函数。
  • 梯度消失/梯度爆炸：如果存在梯度消失/梯度爆炸问题，可以选择带有 Leaky ReLU 或 ELU 的 ReLU 函数。

神经网络激活函数

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