面向高级用户的神经激活函数解释

神经激活函数将神经元加权输入的总和转换为输出值。

它们为网络引入非线性，这对于网络能够逼近复杂函数至关重要。

典型的激活函数有Sigmoid函数、双曲正切函数（tanh）和修正线性单元（ReLU）。

每种函数在可微性、取值范围和计算复杂度方面各有优缺点。

激活函数的选择对神经网络的学习行为和性能有很大影响。