深度神经网络中激活函数

深度神经网络中常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数、Leaky ReLU函数、ELU函数等。以下是它们的具体介绍：

1. Sigmoid函数：sigmoid函数常用于二分类问题，它将输入值映射到(0,1)之间，具有S形曲线，可以用来输出概率值。但是sigmoid函数在输入较大或较小的情况下，导数接近于0，容易出现梯度消失的问题，影响神经网络训练效果。

2. ReLU函数：ReLU函数常用于卷积神经网络中，它将输入值进行截断，大于0的部分不变，小于等于0的部分变为0。ReLU函数计算简单，能够有效地缓解梯度消失的问题，但是可能会出现神经元死亡的问题，即某些神经元永远不会被激活，导致输出为0。

3. Tanh函数：tanh函数与sigmoid函数类似，但是将输入值映射到(-1,1)之间，具有S形曲线。tanh函数比sigmoid函数更加对称，能够更好地处理负数的输入值，但是也存在梯度消失的问题。

4. Leaky ReLU函数：Leaky ReLU函数是对ReLU函数的改进，它在小于0的部分不再是严格等于0，而是乘以一个小的斜率。这样可以避免ReLU函数中出现的神经元死亡问题，同时也能够缓解梯度消失的问题。

5. ELU函数：ELU函数是对Leaky ReLU函数的改进，它在小于0的部分不再是线性函数，而是指数函数。这样可以更好地处理负数的输入值，同时也能够缓解梯度消失的问题。

除了以上常见的激活函数，还有一些其他的激活函数，如Maxout函数、Swish函数等。在选择激活函数时，需要根据具体的场景和问题进行选择，以达到更好的效果。