人工智能学习教程笔记-10：激活函数总结揭示网络核心秘密

2024-01-26 18:37:16

激活函数是神经网络模型中用于将神经元的输入信号转换成输出信号的函数。它在神经网络中起着至关重要的作用，因为它决定了神经元如何处理信息，进而影响整个网络的性能。

1. 激活函数的基本概念

激活函数的本质上是一种数学函数，它将神经元的输入信号（通常是线性加权和）转换为输出信号。输出信号可以是任何值，但通常受限于一个特定的范围，例如[0,1]或[-1,1]。激活函数的形状决定了神经元对不同输入信号的反应。例如，如果激活函数是线性的，那么神经元将以线性的方式对输入信号做出反应；如果激活函数是非线性的，那么神经元将以非线性的方式对输入信号做出反应。

2. 常见的激活函数

神经网络中常用的激活函数有很多种，每种激活函数都有其独特的优点和缺点。一些常见的激活函数包括：

Sigmoid函数 ：Sigmoid函数是一种非线性激活函数，其形状类似于一个S形。Sigmoid函数的优点是它具有良好的梯度，这使得它很容易被优化算法训练。然而，Sigmoid函数的缺点是它可能导致梯度消失问题。
Tanh函数 ：Tanh函数也是一种非线性激活函数，其形状类似于一个双曲正切函数。Tanh函数的优点是它具有良好的梯度，并且不会导致梯度消失问题。然而，Tanh函数的缺点是它可能导致梯度爆炸问题。
ReLU函数 ：ReLU函数（Rectified Linear Unit）是一种非线性激活函数，其形状类似于一个折线。ReLU函数的优点是它具有良好的梯度，并且不会导致梯度消失或梯度爆炸问题。然而，ReLU函数的缺点是它可能导致死神经元问题。
Leaky ReLU函数 ：Leaky ReLU函数是ReLU函数的一个变体，它在x轴以下的区域具有一个小小的斜率。Leaky ReLU函数的优点是它解决了ReLU函数的死神经元问题，并且仍然具有良好的梯度。
ELU函数 ：ELU函数（Exponential Linear Unit）是一种非线性激活函数，其形状类似于一个指数函数。ELU函数的优点是它具有良好的梯度，并且不会导致梯度消失或梯度爆炸问题。ELU函数的缺点是它比其他激活函数更难优化。