文章目录1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数 激活函数在神经网络中的作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。常用的激活函数有sigmoid、tanh、relu、softmax等。 1.1、sigmoid函数 sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范围(-inf,inf)中的任意输入压缩到区间(0,1)中的某个值： sigmoid(x)=11+exp(−x)sigm
2025年sigmoid函数（sigmoid函数和tanh函数）
sigmoid函数（sigmoid函数和tanh函数）文章目录 1 1 sigmoid 函数 1 2 tanh 函数 1 3 ReLU 函数 1 4 softmax 函数 激活函数 在神经网络中的作用 有很多 主要作用 是给神经网络提供非线性建模能力 如果没有激活函数 那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题 常用的激活函数 有 sigmoid tanh relu softmax 等 1 1 sigmoid 函数 sigmoid 函数将输入变换为 0
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