深度学习之激活函数（三）

一、为什么要激活函数 神经网络单个神经元的基本结构由线性输出 Z 和非线性输出 A 两部分组成。如下图所示：         其中，f(x) 即为线性输出 Z，g(x) 即为非线性输出，g() 表示激活函数。通俗来说，激活函数一般是非线性函数，其作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。        举个简单的例子，二分类问题，如果不使用激活函数，例如使用

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