网络函数（网络函数h定义为）

1. 写出网络函数的公式和物理意义
2. 二阶网络函数是什么
3. 人工神经网络传递函数包括
4. 神经网络中的激活函数是用来干什么的

写出网络函数的公式和物理意义

网络函数是描述线性电网络中激励与响应之间关系的一种函数，它能够表示电路的特定特性随频率变化的情况。其数学表达式可以写为：H (s)=R (s)/E (s)，其中R (s)和E (s)分别是零状态响应和激励的拉普拉斯变换。

具体来说，网络函数可以有四种类型：

①当激励与响应都是电压或电流时，网络函数称为转移电压（流）比；

②当激励是电压、响应是电流时，网络函数就被称为转移导纳。

物理意义上，网络函数有以下几种表述：

①当激励和响应都在同一端口时，该网络函数被称为驱动点函数；

②当激励是电流源，响应是电压时，该网络函数被称为驱动点阻抗；

③当激励是电压源，响应是电流时，该网络函数就被称为驱动点导纳。

网络函数的定义：

1，表示线性电网络的激励与响应关系的一种函数。网络中的激励、响应可以是电压或电流；

2，于是网络函数有4种类型：

①激励与响应均为电压（流）时，网络函数是转移电压（流）比。

②激励是电压、响应是电流时，网络函数称为转移导纳。

③激励是电流、响应是电压时，网络函数称为转移阻抗。

④激励电压（流）和响应电流（压）同在一个端口时，网络函数称为驱动点导纳（阻抗），又称驱动点函数。4，对网络函数性质的研究是电网络理论中有重要意义的课题。网络综合（研究满足给定响应特性的网络设计方法）的理论便是在这一研究的基础上建立起来的。

5，若输入和输出属于同一端口，称为驱动点函数，或策动点函数。若输入和输出属于不同端口时，称为转移函数。

二阶网络函数是什么

二阶网络函数指的是动态电路激励作用下下，响应（输出）相量与激励（输入）相量之比，称为网络函数（network functions），记为H。在拉普拉斯变换下，将任意激励表示为E(S)，响应表示为D(S)，则H(S)=D(S)/E(S)。

在频率为ω的单一正弦激励下，正弦稳态响应（输出）相量为E(jω)，激励（输入）相量为D(jω)，则H(jω)=E(jω)/D(jω)。

人工神经网络传递函数包括

交叉熵损失函数、均方误差损失函数、tanh损失函数等。

神经网络中的激活函数是用来干什么的

【AI疯狂进阶——激活函数篇 - 今日头条】https://m.toutiaocdn.com/item/6770318154305372683/?app=news_article&timestamp=1576629282&req_id=2019121808344201001404115722BEDC25&group_id=6770318154305372683&tt_from=copy_link&utm_source=copy_link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share

激活函数的作用主要是为了提高神经网络的非线性，提高模型的非线性表达能力。在上面的链接中，我对神经网络的激活函数做了深度总结，有兴趣可以看看。如果你对AI感兴趣，可以关注我，带你从理论到应用实践。

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