神经网络激活函数，神经网络中的激励函数是干什么用的麻烦用通俗的话讲谢谢

来源：整理时间：2023-08-29 11:36:17 编辑：智能门户手机版

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1，神经网络中的激励函数是干什么用的麻烦用通俗的话讲谢谢
2，深度学习中的主要激活函数有哪些
3，神经网络激励函数的作用是什么有没有形象的解释
4，激活函数 softmax tanh 哪个更好
5，人工神经网络常用的4个激活函数是哪些
6，神经网络中的激活函数有什么区别

1，神经网络中的激励函数是干什么用的麻烦用通俗的话讲谢谢

翻译为激活函数（activation function）会更好。激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。

神经网络中的激励函数是干什么用的麻烦用通俗的话讲谢谢

2，深度学习中的主要激活函数有哪些

这其实是一种状态压缩或状态转换。模拟人类神经元之间的信号传递，信号是从前一个神经元轴突传递到后一个神经元的树突或胞体，是从电信号转化学信号再转电信号，激活函数就是模拟化学信号到电信号之间的转换。

深度学习中的主要激活函数有哪些

3，神经网络激励函数的作用是什么有没有形象的解释

每个激励函数类似于逻辑回归，进行分类的

以我个人的理解，神经网络会有很多数据输入，激活函数有两个作用，第一是因为实际数据会有噪声，为了让噪声对下一层的影响较小，采用激活函数可以抑制边缘奇异性较大的数据，第二个作用就是对前一层输出值进行约束，这就好比人一样，我们的身高在1-3米之间，加入计算中计算出了一个非常夸张的数，就可以用激励函数约束（一般训练初时病态比较严重）在1-3米之间，常用的双极型函数就是把数据都约束在-1到1的超球体内。

神经网络激励函数的作用是什么有没有形象的解释

4，激活函数 softmax tanh 哪个更好

（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。另外，sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单，是一个比较合适的函数（3）对于多分类问题，输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数的推广

5，人工神经网络常用的4个激活函数是哪些

何止3个（类）？深度的大多ReLU以及类似的，softplus是reLu软化的产物； RBF的话Gaussian很常见；Sigmoif类里tanh和logistic等也很常用；实在不济，step function也可以用。某些regression问题直接在最后层用identity function，也算是激活函数。

人工神经网络（artificial neural network，即ann ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

6，神经网络中的激活函数有什么区别

理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数，而且这都是已经在数学上证明过的问题。但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点，比如说光滑性，鲁棒性，以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示。这一点在做数值试验的时候很重要，因为权值的反向传播，要求激活函数的导数。多层就有多个导数，如果用一般的连续函数，这对计算机的存储和运算都是一个问题，此外还要考虑整个模型的收敛速度，我上面提到连续函数都可以做激活函数。但是相应的Sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的，（相同的结构前提下）还有就是BP在做分类问题的时候，Sigmoidal函数能比较好的执行这一条件，关于连续函数可以做激活函数的证明，可以在IEEE trans. on neural networks 和NeuralNetworks以及Neural Computating 和Neural Computation上找到。

理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为bp的激活函数而且这都是已经在数学上证明过的问题。那么为什么一般是要选作sigmoidal函数我认为是sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点比如说光滑性，鲁棒性，以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示这一点在做数值试验的时候很重要，因为权值的反向传播，要求激活函数的导数多层就有多个导数，如果用一般的连续函数，这对计算机的存储和运算都是一个问题此外还要考虑整个模型的收敛速度，我上面提到连续函数都可以做激活函数但是相应的sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的，（相同的结构前提下）还有就是bp在做分类问题的时候，sigmoidal函数能比较好的执行这一条件关于连续函数可以做激活函数的证明，可以在ieee trans. on neural networks 和 neural networks以及neural computating 和neural computation上找到这类问题在上个世纪90年代就已经基本解决