激活函數是神經網絡模型重要的組成部分，本文從激活函數的數學原理出發(fā)，詳解了十種激活函數的優(yōu)缺點。

激活函數（Activation Function）是一種添加到人工神經網絡中的函數，旨在幫助網絡學習數據中的復雜模式。類似于人類大腦中基于神經元的模型，激活函數最終決定了要發(fā)射給下一個神經元的內容。

在人工神經網絡中，一個節(jié)點的激活函數定義了該節(jié)點在給定的輸入或輸入集合下的輸出。標準的計算機芯片電路可以看作是根據輸入得到開（1）或關（0）輸出的數字電路激活函數。因此，激活函數是確定神經網絡輸出的數學方程式，本文概述了深度學習中常見的十種激活函數及其優(yōu)缺點。

首先我們來了解一下人工神經元的工作原理，大致如下：

上述過程的數學可視化過程如下圖所示：

1. Sigmoid 激活函

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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