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深度学习的激活函数用来干嘛

时间: 2023-10-15 10:07:43 浏览: 113

深度学习激活函数图像绘制（基于Python编程语言实现）

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def sigmoid(x): result = 1 / (1 + math.e ** (-x)) return result def tanh(x): # result = np.exp(x)-np.exp(-x)/np.exp(x)+np.exp(-x) result = (math.e ** (x) - math.e ** (-x)) / (math.e ** (x) + math.e ** (-x)) return result def relu(x): result = np.maximum(0, x) return result def elu(x, alpha=1): a = x[x > 0] b = alpha * (math.e ** (x[x < 0]) - 1) result = np.concatenate((b, a), axis=0) return result def leaky(x): a = x[x > 0] b = 0.1 * x[

深度学习模型中的激活函数一般用来引入非线性特性，从而使得模型可以更好地拟合非线性函数关系。它们将输入的加权和进行非线性变换，产生输出。如果没有激活函数，网络的输出将是输入的线性函数，无法表达更加复杂的模式和关系。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等，它们各自有不同的特点和应用场景。通过选择合适的激活函数，可以提高模型的性能和训练速度。

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