常用的激活函数（简述神经网络中常用的激活函数）

1. 激活函数通俗理解
2. matlab神经网络训练激活函数的特点
3. rnn为什么要用激活函数
4. 激活函数求导的作用

激活函数通俗理解

所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数。

激活函数的本质，就是将神经元的输入映射到输出端。

matlab神经网络训练激活函数的特点

Matlab中用于神经网络训练的激活函数有多种特点，包括:
1. 可微性：激活函数必须是可微的，以便能够进行梯度下降等优化算法的计算。
2. 非线性：神经网络需要使用非线性的激活函数，以增加网络的非线性表示能力，为网络提供更强大的拟合能力。
3. 有界性：激活函数通常具有有界性，即其输出值范围在某个有限区间内，以保证网络输出值的稳定性。
4. 饱和性：一些激活函数具有饱和状态，即函数在输入值较大或较小时，导数趋近于0，使得梯度下降训练变得困难。
5. 非单调性：一些激活函数具有非单调性，即其输出值在某些区间内不具备单调性，这使得网络的训练过程更复杂。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等，它们在Matlab中都有相应的实现和应用。具体选择哪种激活函数，需根据网络的应用场景和需求来决定。

神经网络训练激活函数的特点包括：非线性、可微分、单调性和连续性。

非线性表明神经网络可以拟合非线性模型，可微分保证了反向传播算法的可行性，单调性和连续性有利于优化算法的稳定性和收敛速度。

不同的激活函数适用于不同的场景，如sigmoid函数适用于二分类问题，ReLU函数适用于深度神经网络等。因此，选择合适的激活函数对神经网络的性能具有重要影响。

rnn为什么要用激活函数

RNN使用激活函数是为了引入非线性特性，使其能够学习和处理更复杂的序列数据。

激活函数的作用是将输入的加权和转化为非线性的输出，使得RNN可以对输入数据进行非线性映射和处理。

这样，RNN可以更好地捕捉到序列数据中的时间依赖性和长期依赖关系，从而提高其对序列数据的建模和预测能力。

激活函数是用来加入非线性因素的，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题。

激活函数求导的作用

1、激活函数作用 解决不能用线性方程概括的问题 感知机原方程：(线性）添加激活函数：(非线性化）注意：激活函数必须可微分，因为反向传播的时候需要链式求导

2、激活函数概览： sigmoid 在多层神经网络中不推荐使用会导致梯度消失

3、ReLU

普通的ReLU负数端斜率是0，Leaky ReLU则是负数端有一个比较小的斜率，而PReLU则是在后向传播中学习到斜率。而Randomized Leaky ReLU则是使用一个均匀分布在训练的时候随机生成斜率，在测试的时候使用均值斜率来计算。

到此，以上就是小编对于简述神经网络中常用的激活函数的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。