激活函数就像神经网络中的决策者。它们有助于网络理解和响应不同类型的数据。把它们想象成过滤器，决定有多少信息通过网络的下一层。

#ChatGPT[超话]# 常用的激活功能：

Sigmoid函数：该函数压缩0到1之间的输入值，使其适用于是/否或二进制分类等任务。它已经存在了一段时间，但有时会在更深层次的网络中引发问题。

整流线性单元（ReLU）：ReLU是当今流行的选择。它允许正数按原样通过，并将负数设置为零。ReLU非常适合加快训练速度，在大多数情况下效果良好。

泄漏ReLU：泄漏ReLU是对ReLU的改进。它还将负值设置为一个小负数，而不是零。这有助于防止一些神经元“死亡”，并改善信息流。

双曲正切（Tanh）：类似于sigmoid函数，Tanh函数映射-1和1之间的输入值。它在处理可能是正的或负的数据时非常有用。然而，它并不像ReLU那样常用。

其他激活功能：还有许多其他具有独特属性的激活功能。例如，softmax函数非常适合多类分类任务，而ELU和PReLU函数解决了特定问题，如死亡神经元和自适应线性。

选择正确的激活功能取决于网络的体系结构、您正在使用的数据以及您想要完成的任务。重要的是要进行实验和微调，以找到最适合您具体情况的方法。

随着人工智能领域的发展，研究人员和从业者不断探索新的激活功能。他们一直在寻找改进神经网络并取得更好结果的方法。

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激活函数就像神经网络中的决策者。它们有助于网络理解和响应不同类型的数据。把它们想象成过滤器，决定有多少信息通过网络的下一层。

让我们深入了解一些常用的激活功能：

Sigmoid函数：该函数压缩0到1之间的输入值，使其适用于是/否或二进制分类等任务。它已经存在了一段时间，但有时会在更深层次的网络中引发问题。

整流线性单元（ReLU）：ReLU是当今流行的选择。它允许正数按原样通过，并将负数设置为零。ReLU非常适合加快训练速度，在大多数情况下效果良好。

泄漏ReLU：泄漏ReLU是对ReLU的改进。它还将负值设置为一个小负数，而不是零。这有助于防止一些神经元“死亡”，并改善信息流。

双曲正切（Tanh）：类似于sigmoid函数，Tanh函数映射-1和1之间的输入值。它在处理可能是正的或负的数据时非常有用。然而，它并不像ReLU那样常用。

其他激活功能：还有许多其他具有独特属性的激活功能。例如，softmax函数非常适合多类分类任务，而ELU和PReLU函数解决了特定问题，如死亡神经元和自适应线性。

选择正确的激活功能取决于网络的体系结构、您正在使用的数据以及您想要完成的任务。重要的是要进行实验和微调，以找到最适合您具体情况的方法。

随着人工智能领域的发展，研究人员和从业者不断探索新的激活功能。他们一直在寻找改进神经网络并取得更好结果的方法。激动人心的时刻就在前方！

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