activation function

激活函数是神经网络中的一个重要组成部分，用于确定神经元是否被激活。它通过对输入信号进行非线性变换，并输出一个结果，以确定神经元是否对后面的神经元产生影响。常用的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh等。

相关问题

Sigmoid activation function作用

Sigmoid激活函数是一种常用的非线性激活函数，它将输入值映射到0和1之间的输出值。Sigmoid函数的公式为：

$$ f(x) = \frac{1}{1+e^{-x}} $$

Sigmoid函数在神经网络中被广泛应用，它主要有以下作用：

1. 将输入值映射到概率值：在二分类问题中，我们通常需要将输入值映射到0和1之间的概率值，表示输入值属于正类的概率。Sigmoid函数可以将输入值映射到0到1之间的概率值。

2. 实现非线性映射：在神经网络中，线性模型只能够处理线性可分的问题，而非线性激活函数则可以实现对非线性特征的处理，从而提高模型的表达能力。

3. 抑制输出值的幅度：Sigmoid函数的输出值在接近0和1的时候变化缓慢，这可以抑制输出值的幅度，避免梯度爆炸的问题。

总之，Sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数，它可以将输入值映射到0到1之间的概率值，并且可以实现非线性映射，从而提高模型的表达能力。

Unknown activation function: leaky_relu

Leaky ReLU is an activation function commonly used in neural networks. It is similar to the ReLU activation function, but instead of setting all negative values to zero, it sets them to a small constant value (usually 0.01 times the input) to prevent the "dying ReLU" problem.

Here is an implementation of Leaky ReLU in Python using the NumPy library:

import numpy as np

def leaky_relu(x):
    return np.maximum(0.01*x, x)

You can use this function as an activation function in a neural network by passing it to the appropriate layer, such as a Dense layer in Keras:

from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential

model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation=leaky_relu, input_shape=(input_dim,)))