机器学习笔记之~三种常见的激活函数sigmoid，tanh，rectified linear function

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#机器学习 #激活函数

本文介绍了神经网络中常用的三种激活函数：sigmoid、tanh 和 rectified linear function，并通过图表展示了它们的特性。tanh 函数是对 sigmoid 的调整版，输出范围为 [-1,1]；而 rectified linear function 在输入小于0时输出为0。

激活函数在神经网络中，具有将输入进行运算，得到神经元输出的作用，常见的三种激活函数分别是sigmoid，tanh，rectified linear function，对三种激活函数的定义和解释已经是容易找到的，就不再赘述，主要展示将三种函数绘制在同一个坐标下的曲线图。

可以清晰的看出，三种函数对输入输出之间的映射关系。 

tanh函数是sigmoid函数重新调整的结果，它的输出是[-1,1]，而不是[0,1]，rectified linear function函数是分段线性函数，并且当输入小于0时，值恒为0。

图片来源：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/

 

激活函数实现--4 Rectified linear函数实现
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