介绍激活函数，并详细说明tanh和leaky relu激活函数作用与结构

激活函数是一种非线性函数，它将神经网络的输入映射到非线性空间中，使得神经网络可以学习和处理非线性的特征。常用的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh、leaky ReLU等。

tanh函数是一种类似于sigmoid函数的激活函数，其公式为f(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)，它将输入的值映射到区间[-1,1]上。与sigmoid函数不同的是，tanh函数的输出均值为0，方差为1，因此在神经网络中应用更为广泛。tanh函数的导数在输入值为0时为最大值1，而在输入值接近于1或-1时，导数接近于0，因此tanh函数在神经网络的反向传播中容易出现梯度消失的问题。

leaky ReLU是一种修正线性单元(ReLU)的变种，其公式为f(x) = max(0.01x,x)，当输入值小于0时，其输出值为输入值的0.01倍，从而避免了ReLU函数在输入值小于0时出现的“神经元死亡”问题。leaky ReLU函数具有ReLU函数的优点，如计算速度快、不会出现梯度消失等，同时还能够避免ReLU函数的缺点。因此，在实际应用中，leaky ReLU函数通常比ReLU函数更加有效。

总的来说，tanh函数和leaky ReLU函数都是常用的激活函数，它们能够有效地解决神经网络中出现的梯度消失和神经元死亡问题，从而提高神经网络的性能和效果。

相关问题

绘制5种常见激活函数的图：Sigmoid 激活函数、tanh 激活函数、ReLU 激活函数、Leaky ReLU激活函数、ELU激活函数使用python实现

以下是使用Python绘制5种常见激活函数的图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Sigmoid 激活函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# tanh 激活函数
def tanh(x):
    return np.tanh(x)

# ReLU 激活函数
def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

# Leaky ReLU 激活函数
def leaky_relu(x, alpha=0.01):
    return np.maximum(alpha * x, x)

# ELU 激活函数
def elu(x, alpha=1.0):
    return np.where(x > 0, x, alpha * (np.exp(x) - 1))

# 生成 x 值
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# 绘制激活函数图像
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(x, sigmoid(x), label='Sigmoid')
plt.plot(x, tanh(x), label='tanh')
plt.plot(x, relu(x), label='ReLU')
plt.plot(x, leaky_relu(x), label='Leaky ReLU')
plt.plot(x, elu(x), label='ELU')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Activation')
plt.title('Activation Functions')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

希望这个代码可以帮助你绘制出Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU和ELU激活函数的图像。

mish激活函数和leaky relu

mish激活函数是一种新型的激活函数，它是由Sergey Ioffe在2019年提出的。与传统的激活函数相比，mish激活函数具有更好的性能和更快的收敛速度。它的公式为：f(x) = x * tanh(ln(1 + e^x))。

Leaky ReLU是一种修正线性单元（ReLU）的变体，它可以解决ReLU在负数区间出现的“死亡神经元”问题。Leaky ReLU在负数区间不是完全为，而是有一个小的斜率，这样可以保证负数区间的梯度不为，从而避免了“死亡神经元”的出现。它的公式为：f(x) = max(ax, x)，其中a是一个小于1的常数。