深度学习中的“激活函数”

作者：weixin_40725706 | 2024-03-31 08:06:10

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深度学习中的“激活函数”

AI大模型学习

方向一：AI大模型学习的理论基础

提示：探讨AI大模型学习的数学基础、算法原理以及模型架构设计等。可以深入分析各种经典的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等，并讨论它们在大规模数据处理中的优势与挑战。

激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它们帮助模型捕获输入数据中的非线性关系。简单来说，激活函数的任务是对输入信号进行某种固定的数学转换。这种转换的目的是引入非线性因素，使得神经网络可以学习和执行更加复杂的任务，比如语言翻译、图像识别等。没有激活函数，神经网络不论多少层，最终都等同于一个单层线性模型，因此不能解决线性模型无法解决的问题。

以下是一些常用的激活函数及其特点和应用实例：

Sigmoid

Sigmoid函数是一个广泛使用的激活函数，形式为：

$\sigma \left ( x \right )=\frac{\mathrm{1} }{\mathrm{1+}e^{-x} }$

它将输入值压缩到0和1之间。这种特性使其在早期的神经网络中常被用于二分类问题。然而，Sigmoid函数有

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