常用激活函数小总结

一，什么是激活函数？为什么需要激活函数？

1，单个神经元网络模型

上图是一张比较简明的单个神经元网络模型，此模型$f$前的计算公式：
$z=\sum_{i=1}^{n} {w_i×x_i+b}=w×x+b$

这个模型是由防生学得来的，下面有一张单个神经元的图片

神经元	计算机模拟
电信号（大小）	数值（大小）
树突和轴突（粗细）	W与b
细胞体	激活函数

2，激活函数的来源

当所有出入信号经过W与b处理后，将所有的输入信号求和，最终进入细胞，然后在输出，而此时，只有细胞体的过程是未知的，激活函数就是模拟的细胞体的处理函数。
有了激活函数这个神经元的传播才算完整。

二，四种常用的激活函数与理解

1，Sigmod函数（非线性激活函数）

①数学公式：
$sigmoid(x)=\frac {1} {1+e^{-x}}$
②图像：

③tensorflow中对应的函数：
tf.nn.sigmoid(x,name=None)
④特点：

1. 优点：将（-6，6）之间的输入数据压缩到0~1的输出里
2. 饱和：x越趋近于正或负无穷大，y越趋近于1或0
3. 缺点：在（-6，6）以外的数据会很大程度的失真

2，Tanh函数（非线性激活函数）

①数学公式：
$tanh(x)=2sigmoid(2x)-1$
②图像：

③tensorflow中对应的函数：
tf.nn.tanh(x,name=None)
④特点：

1. 优点：值域为（-1，1），比sigmoid的值域更广
2. 缺点：易于饱和，输入极限接近-3与3

3，ReLU函数

①数学公式：
$ReLU（x）=max(0,x)$
②图像：

③tensorflow中对应的函数：
tf.nn.relu(features,name=None)
④特点：

1. 优点：只处理正信号，函数运算简单
2. 缺点：副信号被忽略

4，Swish函数

①数学公式：
$swish（x）=x×sigmoid（\beta x）$
$\beta$为$x$的缩放参数
②图像：

③tensorflow中对应的函数：
tf.nn.swish()
④特点：

1. 优点：比ReLUctant函数效果好

三，激活函数的学习感想

• 现在马上2020年了，我才学别人几年前的知识，每天进步一点点，加油
• 科学家和发明家们从大自然中获得的启示令me震撼，从一个神经元就能渐渐发展成一门如此有用的学科

以上若有错误或不足欢迎批评指出，谢谢！