神经网络中的激励机制

神经网络中的激励机制是指激活函数，它是一种非线性函数，用于处理神经元接收到输入后的信号并转换为输出。激活函数的主要作用有：

1. **引入非线性**：神经网络如果没有激活函数，就等同于一系列简单的加权求和线性模型，无法捕捉复杂的数据模式。激活函数如sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等让网络能够学习到非线性的决策边界。

2. **解决饱和问题**：某些激活函数（如Sigmoid）在输入很大或很小时会接近0或1，导致梯度接近于0，这称为“饱和”现象，影响反向传播的学习效率。ReLU解决了这个问题，它的导数在正区间恒定，避免了梯度消失。

3. **确定神经元的“活跃”状态**：激活函数决定了神经元是否会被激活，即在前一层的计算结果上加上该函数的结果，只有当其值大于某个阈值时，神经元才会传递信息到下一层。

常见的激活函数及其特点包括：
- Sigmoid（适用于二分类问题，但容易饱和）
- Tanh（类似Sigmoid，但也存在饱和）
- ReLU (最常用，简单高效，对大量负权重有保护)
- Leaky ReLU (修正了ReLU的死亡神经元问题)
- Softmax (用于多分类任务，输出概率分布)