，⑩激活函数的作⽤到底是什么？如果没有激活函数⽹络会怎样？

神经网络中的激活函数主要作用是引入非线性因素，使得神经网络可以对非线性数据进行建模。如果没有激活函数，神经网络就只能表示线性函数，这样就无法对复杂的非线性数据进行建模。

具体来说，激活函数会对神经元的输出进行非线性变换，将输入信号映射到一个非线性的输出。这样，神经网络就能够学习非线性关系，从而提高模型的表达能力和预测精度。

在深度学习中，常用的激活函数有 sigmoid、ReLU、tanh 等。每种激活函数都有其特点和适用场景。例如，sigmoid 函数主要用于二分类问题，ReLU 函数在深度神经网络中表现出色，tanh 函数则可以用于解决回归问题。

因此，可以说激活函数是神经网络中至关重要的组成部分，没有它们，神经网络就无法表示复杂的非线性关系。

相关问题

2.⼀个函数和⼀次函数调⽤有什么区别？

函数是一段代码逻辑的封装，可以被多次调用。函数调用是指程序执行到函数调用语句时，跳转到函数定义的位置，执行函数内的代码，然后返回执行结果给调用者。

函数和函数调用之间的区别在于：

- 函数是一段代码逻辑的封装，它并不会执行，只有在函数被调用时才会执行其中的代码。
- 函数调用是指程序执行到函数调用语句时，跳转到函数定义的位置，执行函数内的代码，然后返回执行结果给调用者。
- 函数可以被多次调用，每次调用都会执行其中的代码逻辑，函数调用的次数可以是任意的。
- 函数可以带有参数和返回值，参数用于传递数据给函数，返回值用于将函数的执行结果返回给调用者。

因此，函数和函数调用之间是有区别的，函数是一段代码逻辑的封装，它可以被多次调用，而函数调用是执行函数内代码逻辑的过程。

Transformer模块如果不设置激活函数可能会出现什么问题？

在Transformer模块中，每个多头注意力子层和每个前馈全连接子层都会使用激活函数。如果不设置激活函数，可能会导致以下问题：

1. 模型无法学习非线性特征：激活函数是非线性的，如果没有激活函数，模型将只能学习到线性特征，无法学习到更复杂的非线性特征。

2. 模型可能会过拟合：在没有激活函数的情况下，模型的复杂度将大大降低，因此可能会导致过拟合。

3. 模型可能会出现梯度消失或梯度爆炸问题：如果没有激活函数，子层的输出将会非常大或非常小，这可能会导致梯度爆炸或梯度消失的问题。

因此，为了确保模型的学习能力和稳定性，Transformer模块中的每个子层都应该使用合适的激活函数。