激活函数 (Activation Function) 原理与代码实例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

激活函数（Activation Function，简称Act Function）在神经网络中扮演着至关重要的角色。它用于引入非线性特性到神经网络中，使得网络能够学习复杂函数。随着深度学习在各个领域的广泛应用，激活函数的研究和改进也成为了热点话题。

目前，学术界和工业界已经提出了多种激活函数，如Sigmoid、ReLU、Tanh、Softmax等。这些激活函数各有优缺点，适用于不同的场景。近年来，一些新的激活函数，如Swish、Mish等，也逐步被引入到神经网络中。

激活函数的设计和选择对神经网络的性能有重要影响。合理选择激活函数可以提高网络的收敛速度、降低过拟合风险，并提升模型的泛化能力。因此，深入研究激活函数的原理和应用具有重要的理论和实际意义。

本文将首先介绍激活函数的核心概念和联系，然后详细讲解几

标签：计算科学神经计算深度学习

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