激活函数：赋予神经网络非线性生命力的魔法

激活函数：赋予神经网络非线性生命力的魔法

1.背景介绍

1.1 神经网络与激活函数

神经网络是一种强大的机器学习模型,被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等各种任务中。神经网络的基本单元是神经元,它接收来自前一层的输入信号,经过加权求和和激活函数的计算,产生输出传递给下一层。而激活函数正是赋予神经网络非线性能力的关键所在。

1.2 为什么需要非线性激活函数?

如果没有非线性激活函数,神经网络将等价于单层线性模型,无法拟合复杂的非线性函数。引入非线性激活函数使得神经网络具有了更强的表达能力,能够近似任意的非线性映射,从而解决更加复杂的问题。

1.3 激活函数的作用

激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色:

1. 引入非线性:激活函数赋予神经网络非线性映射能力,使其能够拟合复杂的数据模式。
2. 增加网络表达能力:合理选择的激活函数可以增强网络的表达和discriminative能力。
3. 梯度传播:许多激活函数都是可微的,这使得基于梯度的优化算法(如反向传播)可以在训练过程中更新网络权重。

2.核心概念与联系

2.1 常见激活函数

深度学习中常用的激活函数