什么是激活函数

AI解读 2个月前 硕雀
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激活函数Activation Function)是人工神经网络中用于将神经元的输入映射到输出的函数,它引入了非线性特性,使得网络能够学习复杂的函数映射。在神经网络中,激活函数负责将神经元的输入通过加权和求和后,通过一个非线性函数进行转换,从而产生输出。这种非线性转换是关键,因为它允许神经网络模拟和学习数据中的复杂模式。

激活函数的主要作用是引入非线性因素,提高了模型的表达能力。如果没有激活函数,神经网络将只能进行线性变换,这限制了其表达能力。常见的激活函数包括sigmoidtanhReLU等。这些函数各有优缺点,例如sigmoid函数在输出范围上限制在0到1之间,适合用于概率输出;而ReLU(Rectified Linear Unit)则因其简单性和有效性而被广泛使用。

激活函数的选择对神经网络的性能有很大影响。合适的激活函数可以使神经网络具有非线性、可导等特性,从而能够逼近任何非线性模型,提高神经网络的泛化能力。此外,激活函数还可以使每一层的输出不再是上层输入的线性函数,而是引入非线性因素,这使得神经网络能够应用到更多元化的场景中。

激活函数在神经网络中起到了至关重要的作用,它不仅引入了非线性特性,还增强了模型的表达能力和学习能力

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