ann字符识别的激活函数

在ANN（人工神经网络）中，常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。对于字符识别任务，常用的激活函数是softmax。softmax可以将输出转化为概率分布，使得每个类别的概率值都在0到1之间且和为1，适合多分类问题。此外，一些特殊的神经网络模型也可以使用自定义的激活函数，例如Transformer模型中使用的GELU激活函数。

相关问题

ANN字符识别+SVM车牌提取的车牌识别项目中各激活函数的比较

在ANN字符识别+SVM车牌提取的车牌识别项目中，常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数、softmax函数等。这些激活函数在神经网络中都有不同的应用和优缺点，需要根据具体的问题和数据进行选择。

首先，sigmoid函数的输出值在(0,1)之间，可以将输出解释为概率，因此常用于二分类问题。但是，sigmoid函数具有饱和性，当输入很大或很小时，其导数趋近于0，这会导致梯度消失问题。

其次，ReLU函数具有简单的计算方式和非常快的收敛速度，但是在输入为负数时，其导数为0，会导致神经元死亡问题。

再次，tanh函数的输出值在(-1,1)之间，具有比sigmoid函数更大的梯度，可以有效地避免梯度消失问题，但是同样存在饱和性问题，导致梯度爆炸问题。

最后，softmax函数常用于多分类问题，将输出转化为概率分布，但是在分类数量较多时，计算量较大。

因此，在ANN字符识别+SVM车牌提取的车牌识别项目中，需要根据具体的问题和数据，选择合适的激活函数，或者使用多种激活函数进行组合。例如，在神经网络的隐藏层中，常用ReLU函数，而在输出层中，根据具体的分类问题选择sigmoid函数或softmax函数。