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　　激活函数(Activation Function)有什么用处，有哪几种?

　　激活函数是神经网络种重要的组件，它的作用是引入非线性变换，使神经网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。激活函数通常应用于神经网络的每个神经元，将神经元的输入进行非线性映射，产生输出信号。

　　以下是几种常见的激活函数：

　　1.Sigmoid 函数(Logistic 函数)

　　Sigmoid 函数将输入映射到一个取值范围在 0 到 1 之间的连续输出。它具有平滑的 S 形曲线，公式为：f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。Sigmoid 函数主要用于二分类问题或需要将输出限制在 0 到 1 范围内的任务。然而，由于其在极端值(大正值或大负值)上梯度接近于零，容易出现梯度消失问题。

　　2.双曲正切函数(Tanh 函数)

　　Tanh 函数类似于 Sigmoid 函数，但其输出范围在 -1 到 1 之间，具有对称性。公式为：f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))。与 Sigmoid 函数相比，Tanh 函数的输出更接近于零均值，能够在神经网络中更好地处理负数输入。然而，Tanh 函数也存在梯度消失的问题。

　　3.ReLU 函数(Rectified Linear Unit)

　　ReLU 函数将负数输入映射为零，而正数输入保持不变，公式为：f(x) = max(0, x)。ReLU 函数在训练过程中具有很好的收敛性和计算效率，并且能够有效地缓解梯度消失问题。它的主要缺点是输出不是以零为中心，对于负数输入会产生死亡神经元(输出恒为零)，因此在一些情况下可能需要采用一些改进的变种，如 Leaky ReLU、Parametric ReLU(PReLU)等。

　　4.Leaky ReLU 函数

　　Leaky ReLU 函数是对 ReLU 函数的改进，当输入为负数时引入一个小的斜率，公式为：f(x) = max(ax, x)，其中 a 是一个小的正数(通常很小，如0.01)。Leaky ReLU 函数解决了 ReLU 函数在负数区域产生死亡神经元的问题，并且仍然保持了线性性质和较高的计算效率。

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