Python深度学习中常用的四种激活函数。

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简介：
这篇文章旨在对深度学习入门阶段经常遇到的四种激活函数进行梳理和总结。接下来，将从公式、代码以及图像这三个维度详细阐述这几种激活函数的特性。首先，我们需要明确这四种激活函数具体包括：Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和SoftMax函数。激活函数的具体作用可以从图像A中得到直观理解：图像A展示了一个线性可分的问题，即对于两类数据点（蓝色点和绿色点），通过一条直线即可实现完全的分类。然而，现实中的二分类问题往往更为复杂，存在着高度非线性的线性不可分情况，例如图像B所示。在图像B中，不存在任何一条直线能够将蓝色点和绿色点完全分离，因此需要绘制一个封闭曲线来解决这个问题。激活函数的作用便在于充当“绘制”这种封闭曲线的非线性函数；换句话说，激活函数能够有效地处理这些复杂的非线性问题。

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Python深度学习里的4种激活函数

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本文深入探讨了在Python深度学习中常用的四种激活函数，分析它们的特点和应用场景，帮助读者更好地理解和应用这些关键组件。这篇文章旨在介绍深度学习入门阶段常用的四种激活函数：Sigmoid 函数、Tanh 函数、ReLU 函数和 Softmax 函数。本段落将从公式、代码实现以及图像展示三个方面来阐述这几种激活函数。首先，我们需要理解什么是线性可分问题与非线性不可分问题。图A展示了最简单的二分类情况——一个可以完全通过直线划分的场景（蓝点和绿点）。然而，在实际应用中经常遇到的是更加复杂的、无法用简单直线解决的问题，如图B所示的情况。对于这类复杂的数据分布，我们需要使用激活函数来帮助模型“绘制”出能够有效区分不同类别的非线性边界。这些激活函数通过引入非线性的特性使神经网络具备强大的表达能力。

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关于tanh的深度激活函数分析.zip

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