常见的神经网络激活函数

在神经网络中，常见的激活函数包括：

1. Sigmoid函数

• 特点：将输入压缩到(0, 1)之间，常用于二分类问题

2. Tanh函数

• 特点：将输入压缩至(-1, 1)之间，解决了Sigmoid函数的零中心问题

3. ReLU函数

• 特点：修正线性单元，解决了梯度消失问题，计算速度快

4. Leaky ReLU函数

• 特点：修正线性单元的改进版本，在负值区域有微小的斜率，避免了神经元死亡

5. Softmax函数

• 特点：将输出转化为概率分布，常用于多类别分类问题

6. ELU函数

• 特点：指数线性单元，克服了ReLU函数的一些问题，且输入大于0时可获得负值激活

7. Swish函数

• 特点：曲线更加平滑，训练时相对于ReLU更有效

以上激活函数各有特点，适用于不同的神经网络结构和问题类型。