激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它决定了神经元的输出是否应该被激活。本文将总结几种常见的激活函数，并探讨它们的特点和应用。首先，线性激活函数是最简单的激活函数形式，其表达式为y=x。然而，线性激活函数存在局限性，因为它不能引入非。

在深度学习领域，激活函数扮演着至关重要的角色。它决定了一个神经网络是否能够学习复杂的数据表示。本文将探讨为什么需要引入非线性激活函数。总结而言，非线性激活函数的引入是为了解决神经网络在处理复杂问题时所面临的线性限制。在详细描述之前，我们先。