Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

<hr> 概要

在神经网络中，激活函数扮演着至关紧张的角色。它的重要作用是引入非线性因素，使得神经网络可以或许处置惩罚复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模子的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探究几种常用的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。
<hr> 激活函数的紧张性

激活函数将输入信号举行非线性转换，从而增强神经网络的表达能力。在网络练习中，激活函数的选择会直接影响模子的收敛速度和结果。因此，明白并正确使用激活函数，是构建高效神经网络的关键。
常见的激活函数

Sigmoid函数

Sigmoid函数是最早使用的激活函数之一，它的输出值介于0到1之间，得当用于二分类问题。

1. import numpy as np
2. import matplotlib.pyplot as plt
4. def sigmoid(x):
5.     return 1 / (1 + np.exp(-x))
7. # 绘制Sigmoid函数
8. x = np.linspace(-10, 10, 100)
9. y = sigmoid(x)
11. plt.plot(x, y)
12. plt.title('Sigmoid Function')
13. plt.show()

复制代码

在这个示例中，Sigmoid函数将输入的任意实数转换为介于0和1之间的值。它的优点是输出值的范围有限，适用于输出层为二分类问题的神经网络。然而，Sigmoid函数在梯度较大的输入值时

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