神经网络中的激活函数有哪些常见的？

我想了解一下神经网络中的激活函数有哪些常见的？我正在研究神经网络的构建，但是对激活函数不是很熟悉。我知道激活函数能够将输入传递到输出，以及控制输出的范围和形状，但不知道常见的激活函数类型是哪些。希望有经验的专家能够给我介绍一下常见的激活函数，并讲解它们的作用和优劣势。非常感谢！

提问时间：2023-06-12 06:54:50 编辑时间：2023-06-12 06:54:52 提问者： 雨中彩虹
  • Iron_Viking
    5

    常见的神经网络激活函数主要有以下几种：sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、ELU、tanh等。

    1. Sigmoid函数：常用于输出层或二元分类问题。它将输入缩放到0到1之间。但是，它有梯度消失的问题，并且计算相对慢。

    2. ReLU函数：是近年来最常用的激活函数之一。它非常快速，并且可以通过矩阵运算进行高效计算。但是，它可能存在神经元死亡的问题。

    3. Leaky ReLU函数：在ReLU的基础上，通过引入一个小的负斜率，避免了神经元死亡的问题。

    4. ELU函数：在ReLU的基础上，通过引入一个指数函数，可以缓解ReLU的问题，并且可以获得更好的性能。

    5. tanh函数：与sigmoid类似，它将输入缩放到-1到1之间，可以用于输出层或分类问题。但也存在梯度消失的问题。

    选用哪个激活函数取决于具体问题和神经网络的架构。对于大多数问题，ReLU是一个很好的选择。但是，如果你的问题需要缩放到某个特定范围内，则sigmoid和tanh也许是更好的选择。

    回答时间：2023-06-12 06:54:56
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