人工神经网络中的**函数

写一篇文章介绍下人工神经网络中常用的几种**函数

1、Sigmoid函数

维基百科定义：A sigmoid function is a bounded, differentiable, real function that is defined for all real input values and has a non-negative derivative at each point. sigmoid函数是一个有界的、可微的、实函数，它是为所有实输入值定义的，并且在每个点上都有一个非负的导数。它把可能在较大范围内变化的输入值挤压到（0,1）输出值范围内，因此有时也称为“挤压函数”（squashing function）.

缺点：

（1）容易出现梯度消失；

（2）幂运算复杂度高，耗时；

（3）输出不是0均值（zero-centered），这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入；

2、tanh函数

Tanh是Sigmoid的变形，但tanh函数是0均值的。实际应用中，tanh 会比 sigmoid 更好。

梯度消失问题和幂运算复杂的问题依然存在。

3、ReLU

ReLU=max（0，x）

ReLU是目前最常用的**函数。

优点：

（1）与sigmoid相比，很少有梯度消失问题。

（2）计算过程简单；

缺点：

（1）非零均值；

（2）并不是全区间可导的；

4、ELU (Exponential Linear Units) 函数

5、Leaky ReLU函数

f(x)=max(0.01x,x)

本文部分内容参考了知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110450