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激活函數是神經網路中的一種關鍵組件，它決定了神經元的輸出能否應當被激活，或許說能否應當被轉達到下一層。簡單來說，激活函數是一種數學函數，用於給神經網路的輸出增加非線性要素，使得網路可能進修跟模仿複雜函數，進而處理複雜的任務。 激活函數的核心感化在於引入非線性，因為假如不非線性，無論神經網路有多少層，其輸出都將僅僅是輸入的線性組合，如許就無法處理非線性成績。罕見的激活函數包含Sigmoid、ReLU、Tanh等。 以Sigmoid函數為例，它的數學表達式為σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其輸出值在0到1之間，可能被看作是概率值。Sigmoid函數在晚期的神經網路中被廣泛利用，但它存在著梯度消散的成績，特別是在輸入值闊別0的時間。 為懂得決這一成績，呈現了ReLU（線性整流函數），其表達式為f(x) = max(0, x)。當輸入為正時，ReLU函數直接輸出；當輸入為負時，輸出為0。這種簡單的處理有效緩解了梯度消散成績，並且使得練習過程愈加疾速。 除了Sigmoid跟ReLU，另有Tanh（雙曲正切函數）、Softmax、ELU等多種激活函數，每種函數都有其獨特的長處跟實用處景。在現實利用中，抉擇合適的激活函數對模型的機能至關重要。 總結來說，激活函數在神經網路中扮演著至關重要的角色。它們經由過程引入非線性，使得神經網路可能進修跟模仿複雜的關係，是神經網路處理現實成績的關鍵地點。