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1.阶梯函数/ step function: 2.Sigmoid function 这是一个光滑的函数是连续可微的。它比阶跃函数和线性函数的最大优点是它是非线性的。这是sigmoid函数的一个非常酷的特性。这本质上意味着当有多个神经元以s型函数作为它们的激活函数时输出也是非线性的。函数的取值范围为0-1呈S形。 3.Relu函数 Relu函数和其它的激活函数不同的是它不同时激活所有的神经元。当输入为负的时候Relu将其转为0且神经元不被激活。即 f(x) max(0, x) 4.Leaky Relu Relu的改进版本输入小于0的部分并不直接归为0而是为ax。
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