sigmod，tanh和relu的对比

### 回答1：
sigmod、tanh和relu都是常用的激活函数，它们的主要区别在于它们的输出范围和梯度。

sigmod函数的输出范围在到1之间，它的梯度在输出接近或1时非常小，这会导致梯度消失的问题，使得训练变得困难。

tanh函数的输出范围在-1到1之间，它的梯度在输出接近-1或1时也会变得非常小，同样会导致梯度消失的问题。

relu函数的输出范围在到正无穷之间，它的梯度在输出为正数时为常数1，这使得训练更加稳定，避免了梯度消失的问题。但是，当输入为负数时，relu函数的梯度为，这被称为“死亡relu”问题，可能会导致一些神经元永远不会被激活。

因此，选择哪种激活函数取决于具体的应用场景和数据特征。

### 回答2：
Sigmod、tanh 和 relu 都是深度学习中常用的激活函数。它们有各自的优缺点，下面将对它们进行对比分析。

Sigmod 是一种平滑的 S 形函数，它将输入值映射到 (0,1) 范围内。这种函数的主要优点在于可导性和平滑性，使得神经网络在反向传播时更容易计算。但是，sigmod 函数在它的输入靠近边界时出现饱和现象。这会导致梯度消失问题，在反向传播中，梯度可能会变得非常小，从而导致神经网络无法学习。因此，尽管 Sigmod 是最早被使用的激活函数之一，现在已经不再是主流选择。

Tanh 是另一种常用的激活函数，它能够将输入值映射到 (-1,1) 范围内。它的形状与 sigmod 函数类似，但它在输入为负数时产生负的输出，而在输入为正数时产生正的输出。与 sigmoid 相比，tanh 函数具有相同的可导性和平滑性，并且在输入为负数时梯度不会消失。但是，当输入靠近边界时，tanh 也会产生饱和现象，从而导致梯度消失。因此，在某些场景下，tanh 函数可能仍然存在梯度消失问题。

ReLU 是目前最流行的激活函数之一。ReLU 的主要优点是计算简单、稳定且在很多场景下可以避免梯度消失问题。除了计算简单之外，ReLU 还能够帮助模型更好地拟合数据。当输入为负数时，ReLU 的输出为 0，这种非线性伸缩有助于增强模型的表达能力并避免过拟合。

总的来说，激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，而 Sigmod、tanh 和 relu 都有其独特的优缺点。根据实际应用需求，选择适当的激活函数可以提高模型的性能和准确度。

### 回答3：
sigmod，tanh和relu都是人工神经网络（ANN）中常用的激活函数，用来将线性输出转化为非线性输出，以增加模型的表示能力。这三种激活函数之间有很大的不同，具体如下：

1. sigmoid函数（sigmoid）

sigmoid函数具有S形状，其范围在0到1之间。sigmoid函数可以将任何实数映射到0到1之间，通常用于二元分类器中。sigmoid函数在函数值接近1和0时斜率很小，在这些地方，梯度消失的风险很高，这会导致模型无法更新。此外，sigmoid函数还需要计算指数，计算代价较高。

2. 双曲正切函数（tanh）

双曲正切函数在函数值接近1和-1时斜率较小，因此也存在梯度消失的风险。但与sigmoid函数不同的是，tanh函数的范围在-1到1之间，因此可以将任何实数映射到-1到1之间。tanh函数也需要计算指数，计算代价较高。

3. 整流线性单元函数（ReLU）

ReLU函数范围在0到正无穷之间，当函数值为负时，ReLU函数的梯度为0，因此ReLU函数存在梯度消失问题。但与sigmoid和tanh函数不同的是，ReLU函数计算代价低廉，易于优化。ReLU函数在许多深度学习任务中表现良好，使得深层网络易于训练。

总的来说，这三种激活函数都有其优点和缺点。sigmoid函数和tanh函数有梯度消失的风险，计算代价较高；ReLU函数易于优化，计算代价低廉，但存在梯度消失问题。在实践中，根据具体任务和网络结构的不同，我们可以选择不同的激活函数，以达到最优的性能。