适用于多输出回归的激活函数

对于多输出回归问题，常用的激活函数包括：

1. 线性激活函数：对于每个输出节点，直接输出线性加权和，即 $f(x)=x$。

2. softmax激活函数：将每个输出节点的输出通过softmax函数进行归一化，保证所有输出节点的输出之和为1，即 $f(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{x_j}}$，其中$n$为输出节点的数量。

3. sigmoid激活函数：将每个输出节点的输出通过sigmoid函数进行映射到0和1之间，适用于二分类问题，即 $f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$。

4. tanh激活函数：将每个输出节点的输出通过tanh函数进行映射到-1和1之间，适用于多分类问题，即 $f(x) = \frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$。

需要根据具体的问题选择合适的激活函数，以获得更好的预测性能。