ReLU、sigmoid和tanh等激活函数的简要说明。

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简介：
ReLU函数，即 rectified linear unit (ReLU) 函数，提供了一种极其简洁的非线性变换。对于给定的元素，该函数被定义为：如上所示，ReLU函数仅保留正数元素，并将所有负数元素置零。函数对应的图像如图所示：可以明显看出，当输入值为负数时，ReLU函数的导数值为零；而当输入值为正数时，ReLU函数的导数值则为1。尽管输入值为0时ReLU函数不可导，但在实际应用中通常将其导数为0。绘制ReLU函数的导数图像以更直观地展示其特性。 sigmoid函数作为另一种常用的激活函数，sigmoid函数可以将元素的值映射到0和1之间。其具体定义如下：在早期的神经网络架构中，sigmoid函数曾较为普遍地被使用；然而，由于其相对复杂性，它目前逐渐被更为简单直接的 ReLU 函数所取代。值得注意的是，sigmoid函数近似于线性变换。

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关于ReLU、Sigmoid和Tanh激活函数的简易解析

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本文将深入浅出地介绍ReLU、Sigmoid和Tanh三种常用的神经网络激活函数，探讨它们的工作原理及应用场景。 ReLU函数（rectified linear unit）提供了一个简单的非线性变换方法。给定一个元素x，该函数定义为：可以看出，ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。当输入为负数值时，ReLU的导数为0；而当输入是正值时，则其导数为1。尽管在输入值等于0的情况下，ReLU函数不可微分, 我们可以假设此处的导数值为0。 sigmoid函数可以把一个变量转换到(0, 1)区间内，定义如下：早期神经网络中较为常见使用的是sigmoid函数，但随着研究进展它逐渐被更简单的ReLU函数所替代。当输入值远离零点时，sigmoid函数接近线性变换。

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