sigmod激活函数（sigmod激活函数表达式）文章目录 1 1 sigmoid 函数 1 2 tanh 函数 1 3 ReLU 函数 1 4 softmax 函数 激活函数 在 神经网络 中的作用有很多 主要作用是给 神经网络 提供非线性建模能力 如果没有 激活函数 那么再多层的 神经网络 也只能处理线性可分问题 常用的 激活函数 有 sigmoid tanh relu softmax 等 1 1 sigmoid 函数 sigmoid 函数将输入变换为 0 1 上的输出 它将范围 inf inf 中的任意输入压缩到区间 0 1 中的某个值
文章目录1.1、sigmoid函数1.2、tanh函数1.3、ReLU函数1.4、softmax函数
激活函数在
神经网络中的作用有很多，主要作用是给
神经网络提供非线性建模能力。如果没有
激活函数，那么再多层的
神经网络也只能处理线性可分问题。常用的
激活函数有sigmoid、tanh、relu、softmax等。
1.1、sigmoid函数
sigmoid函数将输入变换为(0,1)上的输出。它将范围(-inf,inf)中的任意输入压缩到区间(0,1)中的某个值：
sigmoid(x)=11+exp(−x)sigm
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