激活函数(sigmoid和ReLU)
激活函数给神经元引入了非线性因素，如果不用激活函数，神经网络每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。 比如对于一个二分类问题： 如果用线性分类，那就只能按照下图划分： 如果可以非线性分类，那就可以按照下面的图进行划分： 激活函数使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 sigmoid sigmoid函数的定义为：
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