神经网络激活函数全解析：从sigmoid到linear

资源摘要信息: 本文主要介绍了神经网络中的激活函数，包括常见的sigmoid函数，tanh函数，ReLU函数，ELU函数，PReLU函数，softplus函数以及liner函数等多种激活函数的定义和应用。 sigmoid函数是一种常用的激活函数，它的输出范围在0到1之间，可以将任意的输入映射到(0,1)区间内，因此可以用来表示概率。但是，它的缺点也很明显，就是存在梯度消失的问题，这可能会导致网络训练困难。 tanh函数，也称为双曲正切函数，是一种以0为中心的激活函数，其输出范围在-1到1之间。与sigmoid函数相比，tanh函数在负值区间的梯度更大，因此在训练神经网络时，收敛速度更快。但是，它同样存在梯度消失的问题。 ReLU函数，即线性整流函数，输出范围为0到正无穷。ReLU函数在正区间内是线性的，而在负区间内输出为0。ReLU函数的优点是计算简单，计算速度快，并且在正区间内不会出现梯度消失的问题。但是，ReLU函数存在死亡ReLU问题，即在训练过程中，部分神经元可能会始终输出0，导致这部分神经元无法再被激活。 ELU函数，即指数线性单元，是一种自适应激活函数，可以在负区间内输出一个小的负值，使得神经元的均值接近于0，这有助于缓解内部协变量偏移。ELU函数的优点是可以加快神经网络的训练速度，但是它的计算成本相对较高。 PReLU函数，即参数化线性整流函数，可以看作是ReLU函数的泛化版本，其中包含一个可学习的参数，用于控制负值区间的斜率。PReLU函数结合了ReLU和ELU的优点，可以提高神经网络的性能，但是增加了参数的数量。 softplus函数是一种平滑的ReLU函数，其输出范围为正无穷到0。softplus函数是连续可导的，因此在优化过程中更加稳定。但是，softplus函数的计算成本较高，且在正区间内存在梯度饱和的问题。 liner函数，也称为恒等函数，是一种线性激活函数，其输出等于输入。liner函数可以保持数据的线性特性，但是它不能解决非线性问题，因此在深度学习中的应用受到限制。 以上就是本文对神经网络中常见激活函数的介绍，每种激活函数都有其优点和适用场景，选择合适的激活函数对于构建高效的神经网络至关重要。