激活函數(shù)(Activation Function)有什么用處，有哪幾種?

　　激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一種重要的組件，它的作用是引入非線性變換，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示更加復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。激活函數(shù)通常應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元，將神經(jīng)元的輸入進(jìn)行非線性映射，產(chǎn)生輸出信號(hào)。

　　以下是幾種常見的激活函數(shù)：

　　1.Sigmoid 函數(shù)(Logistic 函數(shù))

　　Sigmoid 函數(shù)將輸入映射到一個(gè)取值范圍在 0 到 1 之間的連續(xù)輸出。它具有平滑的 S 形曲線，公式為：f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。Sigmoid 函數(shù)主要用于二分類問題或需要將輸出限制在 0 到 1 范圍內(nèi)的任務(wù)。然而，由于其在極端值(大正值或大負(fù)值)上梯度接近于零，容易出現(xiàn)梯度消失問題。

　　2.雙曲正切函數(shù)(Tanh 函數(shù))

　　Tanh 函數(shù)類似于 Sigmoid 函數(shù)，但其輸出范圍在 -1 到 1 之間，具有對(duì)稱性。公式為：f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))。與 Sigmoid 函數(shù)相比，Tanh 函數(shù)的輸出更接近于零均值，能夠在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中更好地處理負(fù)數(shù)輸入。然而，Tanh 函數(shù)也存在梯度消失的問題。

　　3.ReLU 函數(shù)(Rectified Linear Unit)

　　ReLU 函數(shù)將負(fù)數(shù)輸入映射為零，而正數(shù)輸入保持不變，公式為：f(x) = max(0, x)。ReLU 函數(shù)在訓(xùn)練過程中具有很好的收斂性和計(jì)算效率，并且能夠有效地緩解梯度消失問題。它的主要缺點(diǎn)是輸出不是以零為中心，對(duì)于負(fù)數(shù)輸入會(huì)產(chǎn)生死亡神經(jīng)元(輸出恒為零)，因此在一些情況下可能需要采用一些改進(jìn)的變種，如 Leaky ReLU、Parametric ReLU(PReLU)等。

　　4.Leaky ReLU 函數(shù)

　　Leaky ReLU 函數(shù)是對(duì) ReLU 函數(shù)的改進(jìn)，當(dāng)輸入為負(fù)數(shù)時(shí)引入一個(gè)小的斜率，公式為：f(x) = max(ax, x)，其中 a 是一個(gè)小的正數(shù)(通常很小，如0.01)。Leaky ReLU 函數(shù)解決了 ReLU 函數(shù)在負(fù)數(shù)區(qū)域產(chǎn)生死亡神經(jīng)元的問題，并且仍然保持了線性性質(zhì)和較高的計(jì)算效率。

　　除了以上提到的激活函數(shù)，還有一些其他的變種和改進(jìn)，如 ELU(Exponential Linear Unit)、SELU(Scaled Exponential Linear Unit)、Softmax 函數(shù)等，它們?cè)诓煌膱?chǎng)景和任務(wù)中具有不同的優(yōu)勢(shì)和適用性。選擇合適的激活函數(shù)取決于具體的問題和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和調(diào)優(yōu)來確定最佳的選擇。