一、引言

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)是一個至關(guān)重要的組成部分，它決定了神經(jīng)元對于輸入信號的反應(yīng)方式，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性因素，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和處理復(fù)雜的模式。本文將詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的激活函數(shù)，包括其定義、特點、數(shù)學(xué)形式以及在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用和用途。

二、常用的激活函數(shù)

Sigmoid函數(shù)

Sigmoid函數(shù)是一種常用的S型激活函數(shù)，它將輸入的實數(shù)映射到(0,1)之間。數(shù)學(xué)形式為：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))。

優(yōu)點：輸出范圍在(0,1)之間，可以表示概率；具有平滑的S形曲線，可以保持梯度的連續(xù)性，有利于反向傳播算法的穩(wěn)定性。

缺點：當(dāng)輸入較大或較小時，梯度會接近于零，導(dǎo)致梯度消失問題；輸出不是以零為中心，可能導(dǎo)致梯度更新不均勻，影響訓(xùn)練速度。

Tanh函數(shù)（雙曲正切函數(shù)）

Tanh函數(shù)也是一種S型激活函數(shù)，將輸入的實數(shù)映射到(-1,1)之間。數(shù)學(xué)形式為：f(x) = (ex - e(-x)) / (ex + e(-x))。

優(yōu)點：輸出范圍在(-1,1)之間，相比Sigmoid函數(shù)更廣泛，可以提供更大的梯度，有利于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)；是Sigmoid函數(shù)的平移和縮放版本，具有相似的S形曲線，但輸出以零為中心，有助于減少梯度更新不均勻的問題。

缺點：在極端輸入值時，梯度仍然會變得非常小，導(dǎo)致梯度消失的問題。

ReLU函數(shù)（Rectified Linear Unit，修正線性單元）

ReLU函數(shù)是一種簡單而有效的激活函數(shù)，它將輸入的實數(shù)映射到大于等于零的范圍。數(shù)學(xué)形式為：f(x) = max(0, x)。

優(yōu)點：在實踐中，ReLU函數(shù)比Sigmoid和Tanh函數(shù)更快地收斂；當(dāng)輸入為正時，ReLU函數(shù)的梯度為常數(shù)，避免了梯度消失的問題；計算簡單，只需比較輸入和零的大小即可，運(yùn)算速度快。

缺點：當(dāng)輸入為負(fù)時，ReLU函數(shù)的梯度為0，這被稱為“神經(jīng)元死亡”現(xiàn)象，可能導(dǎo)致一些神經(jīng)元永遠(yuǎn)不會被激活，影響模型的表達(dá)能力；ReLU函數(shù)輸出不包括負(fù)值，這可能會導(dǎo)致一些神經(jīng)元的輸出偏向于0。

Leaky ReLU函數(shù)

Leaky ReLU函數(shù)是對ReLU函數(shù)的改進(jìn)，它解決了ReLU函數(shù)在負(fù)數(shù)部分輸出為零的問題。數(shù)學(xué)形式為：f(x) = max(αx, x)，其中α是一個小的正數(shù)（如0.01）。

優(yōu)點：Leaky ReLU函數(shù)解決了ReLU函數(shù)的“死亡”現(xiàn)象，使得神經(jīng)元可以在輸入為負(fù)時被激活；保留了ReLU函數(shù)的快速計算速度。

缺點：需要額外的超參數(shù)α，這增加了模型的復(fù)雜性；當(dāng)α設(shè)置不當(dāng)時，Leaky ReLU函數(shù)可能會導(dǎo)致神經(jīng)元輸出過大或過小，影響模型的表達(dá)能力。

ELU函數(shù)（Exponential Linear Unit，指數(shù)線性單元）

ELU函數(shù)也是ReLU函數(shù)的一種改進(jìn)形式，它在負(fù)數(shù)部分采用指數(shù)函數(shù)來避免“死亡”現(xiàn)象。數(shù)學(xué)形式為：f(x) = x（如果x > 0），α(e^x - 1)（如果x ≤ 0），其中α是一個超參數(shù)。

優(yōu)點：解決了ReLU函數(shù)的“死亡”現(xiàn)象；當(dāng)輸入為負(fù)時，ELU函數(shù)具有負(fù)飽和度，這有助于提高模型的魯棒性；ELU函數(shù)的輸出可以被歸一化，這有助于模型的訓(xùn)練。

缺點：需要計算指數(shù)函數(shù)，這可能會增加模型的計算復(fù)雜度；當(dāng)輸入為正時，ELU函數(shù)的梯度仍然可能變得非常小，導(dǎo)致梯度消失的問題。

Softmax函數(shù)

Softmax函數(shù)通常用于多分類問題的輸出層，它將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始輸出轉(zhuǎn)換為概率分布。數(shù)學(xué)形式為：f(x)_i = e^(x_i) / Σ_j e^(x_j)，其中x_i表示第i個神經(jīng)元的輸出，Σ_j e^(x_j)表示所有神經(jīng)元輸出的指數(shù)和。

優(yōu)點：可以將輸出映射到概率空間，適用于分類問題；在多分類問題中表現(xiàn)良好。

缺點：可能會導(dǎo)致梯度消失或梯度爆炸的問題；計算復(fù)雜度較高，特別是在輸出維度較大時。

三、總結(jié)

激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演著重要的角色，它們?yōu)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性因素，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和處理復(fù)雜的模式。不同的激活函數(shù)具有不同的特點和優(yōu)缺點，適用于不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)集。在選擇激活函數(shù)時，需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景和需求進(jìn)行權(quán)衡和選擇。同時，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，新的激活函數(shù)也不斷被提出和應(yīng)用，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和改進(jìn)提供了新的思路和方法