全连接层中，默认的激活函数是什么？速度预测选择什么激活函数比较好？如何设置，使用代码示例？

在TensorFlow中，全连接层中默认的激活函数是线性激活函数，即不进行激活，直接将输入数据与权重相乘。然而，在实际应用中，通常会使用其他激活函数来引入非线性关系，以提高模型的表达能力。

对于速度预测模型，通常建议使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，因为它具有简单的计算方式和较好的性能表现。ReLU函数定义为$f(x) = \max(0,x)$，它将负数设置为0，保留正数。ReLU函数的导数在$x>0$时为1，在$x<0$时为0，因此可以有效地避免梯度消失的问题。

在TensorFlow中，可以使用以下代码将全连接层的激活函数设置为ReLU：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

其中，`tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')`指定了一个具有64个神经元的全连接层，并将激活函数设置为ReLU。最后一个全连接层没有指定激活函数，默认使用线性激活函数。

相关问题

全连接层的激活函数有哪些选择？各有什么特点？

全连接层的激活函数有多种选择，包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。每种激活函数都有其特点和适用场景。

1. Sigmoid函数：将输入值映射到0~1之间的输出值，具有平滑的输出曲线。在二分类问题中使用较多，但其缺点是容易出现梯度消失问题。

2. ReLU函数：将输入值小于0的部分置为0，大于等于0的部分不改变，具有较快的计算速度和解决梯度消失问题的能力。在深度神经网络中应用广泛。

3. Tanh函数：将输入值映射到-1~1之间的输出值，具有平滑的输出曲线和较好的解决梯度消失问题的能力。在循环神经网络中应用广泛。

4. Leaky ReLU函数：与ReLU函数类似，但将输入值小于0的部分乘以一个小于1的斜率，以解决ReLU函数的死亡神经元问题。

5. ELU函数：与ReLU函数相似，但在输入值小于0的部分使用指数函数，以解决ReLU函数的死亡神经元问题。

不同的激活函数适用于不同的场景，选择合适的激活函数可以提高神经网络的性能。

matlab 中神经网络工具箱BP神经网络默认的激活函数是什么？

MATLAB中神经网络工具箱BP神经网络默认的激活函数是Sigmoid函数。可以使用`newff`函数创建BP神经网络，其中默认的激活函数为Sigmoid函数。也可以使用`feedforwardnet`函数创建BP神经网络，其中默认的激活函数也是Sigmoid函数。可以通过修改神经网络对象的`trainFcn`属性和`transferFcn`属性来改变训练函数和激活函数。