神经网络激活函数总结

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更复杂的模式。以下是一些常见的激活函数及其特点：

常见激活函数

1. Sigmoid 函数

   • 形状：S 型曲线
   • 特点：输出值在 0 到 1 之间，适合二分类问题
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     Sigmoid 函数

2. ReLU 函数

   • 形状：线性函数，当输入大于 0 时输出等于输入，否则输出 0
   • 特点：计算简单，能够缓解梯度消失问题
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     ReLU 函数

3. Tanh 函数

   • 形状：双曲正切函数，输出值在 -1 到 1 之间
   • 特点：输出范围更广，适合多分类问题
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     Tanh 函数

4. Leaky ReLU 函数

   • 形状：类似于 ReLU，但在负数部分有很小的斜率
   • 特点：能够缓解 ReLU 函数中的死神经元问题
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     Leaky ReLU 函数

5. Softmax 函数

   • 形状：将输入向量转换为概率分布
   • 特点：常用于多分类问题的输出层
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     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内容，可以阅读以下文章：

• 神经网络激活函数详解

希望这篇文章能帮助您更好地理解神经网络激活函数。😊