激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它为神经网络引入了非线性特性，使得神经网络能够学习到复杂的模式。以下是几种常见的激活函数及其特点：

常见激活函数

  1. Sigmoid 函数

    • 形状：S 形曲线
    • 特点：输出值介于 0 和 1 之间，适合用于二分类问题
    • Sigmoid 函数

  2. ReLU 函数

    • 形状：线性函数，当输入为负值时输出为 0，当输入为正值时输出为输入值
    • 特点：计算速度快，能够缓解梯度消失问题
    • ReLU 函数

  3. Tanh 函数

    • 形状：双曲线，输出值介于 -1 和 1 之间
    • 特点：输出范围比 Sigmoid 函数更广，适合用于多分类问题
    • Tanh 函数

  4. Leaky ReLU 函数

    • 形状：类似于 ReLU 函数，但在负值部分引入了小的斜率
    • 特点：解决了 ReLU 函数在负值部分梯度为 0 的问题，提高了神经网络的收敛速度
    • Leaky ReLU 函数

  5. Softmax 函数

    • 形状：将输入值转换为概率分布
    • 特点：常用于多分类问题的输出层
    • Softmax 函数

扩展阅读

如果您想了解更多关于神经网络激活函数的知识，可以参考以下链接：