matlab设置神经网络的激活函数

MATLAB中设置神经网络的激活函数通常使用“set”函数，该函数允许用户设置各种神经网络属性。激活函数是一种将输入转换为输出的函数，该函数可以是非线性函数，使神经网络可以更好地拟合非线性关系。在MATLAB的神经网络工具箱中，可以使用各种激活函数，例如sigmoid、tanh、ReLU等。例如，要设置一个神经网络层的激活函数为sigmoid，可以使用以下语句：

net.layers{1}.transferFcn = 'logsig';

其中“net”是神经网络对象，如果神经网络有多个层，则需要根据具体情况替换“1”为相应的层编号。这个语句将把输入信号传递到sigmoid函数中，并且该函数会将信号转换为0到1之间的输出值。另外一个常用的激活函数是tanh函数，使用“tansig”关键字。例如，要设置一个网络层为tanh，可以使用以下语句：

net.layers{2}.transferFcn = 'tansig';

注意，不同的激活函数具有不同的特性，例如sigmoid函数具有S形曲线，可以在数据范围为0到1之间进行二元分类，tanh函数具有S形曲线，可以在-1到1范围内进行回归分析。因此，在选择激活函数时需要考虑具体应用场景和数据分布。