激活函数（Activation Function）

激活函数是一种在神经网络中被广泛使用的非线性函数，其作用是将神经元的输入转化为输出。激活函数可以增加神经网络的表达能力，使其可以处理更加复杂的非线性关系。

在神经网络的每个神经元中，输入信号经过加权处理后，将被传递给激活函数。激活函数将这个加权和进行非线性变换，然后输出给下一层神经元或输出层。

常见的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。不同的激活函数有不同的特点和应用场景。例如，Sigmoid函数具有平滑性和可导性，常用于二分类问题；ReLU函数可以避免梯度消失问题，常用于深度神经网络中。

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介绍一下激活函数 Activation Function

激活函数是神经网络中的一种函数，它将输入信号转换为输出信号。神经网络中的每个神经元都有一个激活函数，这个函数将神经元接收到的所有信号相加，并将结果传递给下一层的神经元或输出层。激活函数的作用是给神经网络引入非线性因素，使其可以处理更加复杂的问题。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。

activation function

激活函数是神经网络中的一个重要组成部分，用于确定神经元是否被激活。它通过对输入信号进行非线性变换，并输出一个结果，以确定神经元是否对后面的神经元产生影响。常用的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh等。