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。

ReLu activation function的作用

ReLu (Rectified Linear Unit) 是一种常用的激活函数，在深度学习中经常被使用。它的作用是将神经网络中的输入进行非线性变换，从而增强神经网络的表达能力。具体来说，ReLu函数的定义为：

f(x) = max(0, x)

其中x为输入值，f(x)为输出值。当输入值x大于0时，输出值为输入值x；当输入值x小于等于0时，输出值为0。

ReLu函数的主要作用是实现神经网络中的非线性映射，从而使神经网络能够处理复杂的非线性关系。相比于传统的sigmoid等激活函数，ReLu函数在计算速度和梯度计算方面具有很大的优势，同时能够有效地避免梯度消失问题。

此外，ReLu函数还可以有效地减少神经网络的过拟合现象，提高神经网络的泛化能力。因此，ReLu函数在深度学习中被广泛使用，并且在许多神经网络结构中都是默认的激活函数。