activation function 神经网络常用激活函数

1.引入非线性激活函数(activation function)的作用 如果不使用非线性激活函数，此时激活函数本质上相当于f(x)=ax+b。这种情况先，神经网络的每一层输出都是上层输入的线性函数。不难看出，不论神经网络有多少层，输出与输入都是线性关系，与没有隐层的效果是一样的，这个就是相当于是最原始的感知机(Perceptron)。至于感知机，大家知道其连最基本的异或问题都无法解决，更别提更复杂

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