清华大学蒋宗礼教授讲解人工神经网络输出函数与激活函数选择

输出函数分析是神经网络设计中的关键组成部分，它决定了神经元如何处理和传递信息，从而影响网络的学习能力和性能。在清华大学神经网络的讲义中，强调了选择合适的输出函数对于网络收敛速度的重要性。输出函数通常用于激活神经元，它的导数(f'(net))直接影响网络的梯度下降过程，一个良好的导数可以使网络在训练过程中更加稳定，更容易找到局部或全局最优解。 激活函数的选择至关重要，因为它决定了神经元的非线性响应。除了标准的Sigmoid函数（如0.5 * f'(net)），还有许多其他可选函数，如ReLU、tanh或Leaky ReLU等，这些函数不仅要求处处可导，而且它们的导数可以控制神经元的敏感性和防止梯度消失或爆炸的问题。 课程目标明确，旨在让学生对人工神经网络有深入理解，包括其基本概念、网络模型（如单层网络、多层网络和循环网络）的结构、工作原理以及训练算法，如感知器（Perceptron）、反向传播（BP）、连续投影网络（CPN）等。此外，还涉及统计方法，如Hopfield网络和BAM网络，以及自组织映射（ART）等高级技术。 教学内容涵盖了智能系统的基础理论，比较了物理符号系统和连接主义的观点，以及人工神经网络的历史发展。通过课程，学生不仅能掌握理论知识，还能通过实验实践来体验模型的实际应用，并学会结合实际研究课题，将所学知识转化为创新性的解决方案。 在实际操作中，输出函数的选择会根据任务的需求进行调整，比如在深度学习中，ReLU因其简单高效而广泛应用，但在某些特定场景下，可能需要更复杂的函数来捕捉更丰富的非线性关系。因此，理解输出函数分析对于成为一名合格的神经网络工程师或研究人员来说，是必不可少的技能。