简单理解神经网络中常用数学函数——激活函数
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发布时间：2024-10-24 13:25
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时间：2024-11-08 08:08
神经网络中的核心数学工具——激活函数详解
神经网络通过线性函数引入权重和偏置，而激活函数则扮演着至关重要的角色。它将线性输出转化为非线性，赋予网络学习复杂数据特征的能力。没有激活函数，多层网络可能简化为单层，无法表示复杂的函数映射。激活函数常见的非线性形式如Sigmoid、ReLU及其改进版，如Tanh和Leaky ReLU。
Sigmoid函数以其连续性和易解释性著名，适合二分类问题，但容易饱和导致梯度消失。Softmax则在多分类任务中表现突出，通过归一化将输出转换为概率分布，但对输入数据的敏感性可能导致计算成本和泛化能力问题。
Tanh和ReLU分别提供了取值范围和不饱和的优点，但Tanh易饱和且中心点不同，ReLU虽解决梯度问题但可能导致神经元“死亡”。Leaky ReLU在ReLU基础上改进，解决了神经元在负数区域失活的问题，但可能牺牲一些非线性表达能力。
理解这些激活函数的选择与特点，有助于优化神经网络的性能和结构，使之在实际任务中发挥最佳效果。未来，深入研究损失函数同样重要，它记录预测误差，驱动优化过程，使网络不断调整以逼近真实数据。
