什么是激活函數(shù)？

1、ReLU函數(shù)：ReLU（Rectified Linear Unit）是一種經(jīng)過(guò)改進(jìn)的線性激活函數(shù)，通常應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元輸出，它具有非負(fù)、稀疏、無(wú)上界的特性，ReLU函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)包括：能夠加速SGD的收斂速度、有效避免梯度消失問(wèn)題，并有助于網(wǎng)絡(luò)稀疏性，降低參數(shù)之間的相互依賴，減輕過(guò)擬合現(xiàn)象，Tanh函數(shù)：Tanh函數(shù)將輸出值壓縮到-1到1的范圍內(nèi)，同樣具有有界和嚴(yán)格遞增的特點(diǎn)。

2、激活函數(shù)的作用：激活函數(shù)的主要作用是引入非線性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逼近任何非線性函數(shù)，克服線性模型的局限性，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)和學(xué)習(xí)能力，常見(jiàn)的激活函數(shù)包括Sigmoid、ReLU和Tanh等，Sigmoid函數(shù)適用于二分類問(wèn)題，但其梯度在輸入較大或較小時(shí)會(huì)趨近于0，可能導(dǎo)致梯度消失。

3、常見(jiàn)的激活函數(shù)包括Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)和Tanh函數(shù)等，Sigmoid函數(shù)可以將任何輸入值映射到0到1之間，這種特性使其非常適合用于二分類問(wèn)題的輸出層，而ReLU函數(shù)則更加簡(jiǎn)單高效，它在輸入為正時(shí)直接輸出該值，否則輸出0，這種特性有助于緩解梯度消失問(wèn)題，并加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

激活函數(shù)的作用是什么？

1、激活函數(shù)具有以下四個(gè)作用：非線性、決定網(wǎng)絡(luò)的輸出、增加模型的表達(dá)能力、稀疏性，非線性：激活函數(shù)引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地學(xué)習(xí)和模擬現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性，決定網(wǎng)絡(luò)的輸出：激活函數(shù)決定了每個(gè)神經(jīng)元的輸出。

2、激活函數(shù)的主要作用是向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，激活函數(shù)有以下作用：

• 引入非線性：激活函數(shù)最重要的作用就是向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性。
• 在現(xiàn)實(shí)世界中，很多數(shù)據(jù)都是非線性的，比如圖像、語(yǔ)音等。
• 通過(guò)引入非線性激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合更復(fù)雜的函數(shù)，從而解決更復(fù)雜的問(wèn)題。

3、激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演了至關(guān)重要的角色，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成單元是神經(jīng)元，這些神經(jīng)元通過(guò)加權(quán)連接接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入，然后將這些輸入求和并加上一個(gè)偏置項(xiàng)。

4、激活函數(shù)，通常稱為激勵(lì)函數(shù)，其核心功能在于引入非線性元素，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以彌補(bǔ)線性模型在表達(dá)能力和分類任務(wù)中的局限性，激活函數(shù)的存在至關(guān)重要，它打破了網(wǎng)絡(luò)中單一的線性連接，使得多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)具備實(shí)際價(jià)值。

5、引入非線性：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)可以將輸入映射到非線性空間，從而實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的函數(shù)逼近，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力，在輸入空間中，線性函數(shù)無(wú)法很好地分割數(shù)據(jù)，但通過(guò)激活函數(shù)的非線性特性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在輸出空間中實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的分割。

6、激活函數(shù)對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型去學(xué)習(xí)、理解非常復(fù)雜和非線性的函數(shù)來(lái)說(shuō)具有十分重要的作用，它們將非線性特性引入到我們的網(wǎng)絡(luò)中，如圖1，在神經(jīng)元中，輸入的inputs通過(guò)加權(quán)，求和后，還被作用了一個(gè)函數(shù)，這個(gè)函數(shù)就是激活函數(shù)。

為什么需要激活函數(shù)？

1、引入非線性：激活函數(shù)最重要的作用就是向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性，在現(xiàn)實(shí)世界中，很多數(shù)據(jù)都是非線性的，比如圖像、語(yǔ)音等，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中只有線性變換（比如加權(quán)和），那么無(wú)論網(wǎng)絡(luò)有多深，其表達(dá)能力都非常有限，通過(guò)引入非線性激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合更復(fù)雜的函數(shù)，從而解決更復(fù)雜的問(wèn)題。

2、激活函數(shù)的主要作用是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和模擬更復(fù)雜的模式和關(guān)系，激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演了至關(guān)重要的角色，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成單元是神經(jīng)元，這些神經(jīng)元通過(guò)加權(quán)連接接收來(lái)自其他神經(jīng)元的輸入，然后將這些輸入求和并加上一個(gè)偏置項(xiàng)。

3、決定網(wǎng)絡(luò)的輸出：激活函數(shù)決定了每個(gè)神經(jīng)元的輸出，對(duì)于每個(gè)神經(jīng)元，其輸入信號(hào)通過(guò)激活函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得出輸出信號(hào)，這個(gè)輸出信號(hào)會(huì)傳遞給下一層的神經(jīng)元，增加模型的表達(dá)能力：激活函數(shù)的使用使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備了更強(qiáng)的表達(dá)能力。

4、激活函數(shù)是為了解決對(duì)隱藏變量使用按元素運(yùn)算的非線性函數(shù)進(jìn)行變換，然后再作為下一個(gè)全連接層的輸入，單層感知機(jī)只能表示線性空間，不能線性劃分，激活函數(shù)是連接感知機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋梁，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播中進(jìn)行的矩陣的乘積運(yùn)算在幾何學(xué)領(lǐng)域被稱為“仿射變換”。

5、保證了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，需要強(qiáng)調(diào)的是，非線性激活函數(shù)的選擇并非隨意，因?yàn)槿绻袑佣际褂镁€性激活，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)際上可以簡(jiǎn)化為單一的線性組合，只有在輸出層，為了保持線性輸出的特性，可能會(huì)選擇線性激活，而在隱層，為了引入非線性，通常選用非線性激活函數(shù)。

6、激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它們通過(guò)引入非線性特性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)并模擬復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系，從而在各種機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力，不同的激活函數(shù)具有不同的特性和適用場(chǎng)景，選擇合適的激活函數(shù)是設(shè)計(jì)高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵之一。