pytorch神经网络中激活函数

在PyTorch神经网络中，常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数和Softmax函数。Sigmoid函数在机器学习的二分类模型中常被使用，例如逻辑回归。它模拟了生物神经元的特性，当神经元获得的输入信号累计超过一定的阈值后，神经元被激活并输出电信号，否则处于抑制状态。ReLU函数是一种非线性函数，它在输入大于零时返回输入值，而在输入小于等于零时返回零。ReLU函数的主要作用是增加神经网络的表达能力，使其能够提取出高语义的信息。Softmax函数常用于多分类问题，它将输入向量转换为概率分布，使得每个类别的概率之和为1。通过选择适当的激活函数，可以提高神经网络的性能和准确度。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch教程（5）激活函数](https://blog.csdn.net/weixin_43229348/article/details/119353266)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [一起来学PyTorch——神经网络（激活函数层）](https://blog.csdn.net/TomorrowZoo/article/details/129453233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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