神经网络函数（神经网络中的激活函数是用来干什么的）

1. bp神经网络得到的是函数吗
2. 神经网络中的激活函数是用来干什么的
3. sigmoid函数对神经网络性能的影响

bp神经网络得到的是函数吗

是的，BP神经网络可以被看作是一个函数。它将输入数据映射到输出数据，通过一系列的神经元和层之间的连接和权重调整，实现了非线性的函数逼近能力。

BP神经网络通过反向传播算法，通过不断调整神经元之间的权重和偏置，使得网络能够逐渐逼近目标函数。因此，BP神经网络可以看作是一个复杂的非线性函数，它将输入数据映射到输出数据，实现了函数的近似。

bp神经网络本质上就是对输入进行线性求和后再套一个非线性函数，所以它也是函数

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。

sigmoid函数对神经网络性能的影响

该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近于1；当x= 0时，y=0.5.

sigmoid函数对神经网络性能有着重要的影响。
首先，sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入的实数映射到一个范围在0到1之间的值。
这种非线性的映射特性使得神经网络可以对非线性的数据进行建模和分类。
其次，sigmoid函数的导数在其定义域内都是可导的，这使得神经网络的反向传播算法可以有效地计算梯度，从而进行参数的更新和优化。
反向传播算法是神经网络中常用的训练算法，通过计算损失函数对各个参数的梯度，来更新网络的权重和偏置，从而使得网络的输出更接近于真实值。
此外，sigmoid函数还具有平滑的特性，它的输出值在接近0和1的时候变化较为缓慢，这有助于减小梯度爆炸和梯度消失的问题。
梯度爆炸和梯度消失是神经网络中常见的问题，会导致网络的训练变得困难或无法收敛。
sigmoid函数的平滑特性可以一定程度上缓解这些问题，提高网络的训练效果。
综上所述，是多方面的，它能够提供非线性的建模能力，支持反向传播算法的有效计算，以及缓解梯度爆炸和梯度消失的问题。
因此，在神经网络中广泛应用sigmoid函数可以提高网络的性能和训练效果。

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