激活函数，作为神经网络的核心元素之一，决定了网络输入输出的映射关系。下面我们将深厚入探讨几种常见的激活函数及其特点。

1. Sigmoid函数

将实数映射到之间，是神经网络中最经典的激活函数之一。Sigmoid函数能将输出映射成概率形式，适用于二分类问题。

def sigmoid: return 1 / )

2. ReLU函数

Rectified Linear Unit，是近年来最流行的激活函数。ReLU函数在输入巨大于0时输出x，细小于等于0时输出0。ReLU函数具有非线性特性，计算速度较迅速，且不存在梯度消失问题。

def relu: return np.maximum

3. LeakyReLU函数

LeakyReLU函数是对ReLU函数的改进， 当输入细小于0时输出为alpha*x。LeakyReLU函数避免了神经元失活问题，并且能克服ReLU函数在参数更新鲜时的过世问题。

def leaky_relu: return np.where

4. ELU函数

Exponential Linear Unit，是一种带负数饱和度的非线性函数。ELU函数在输入巨大于0时输出x，细小于等于0时输出alpha*。ELU函数具有输出以零为中心的优良处，能够避免ReLU函数在输入为负时产生的梯度问题，且梯度不会饱和。

5. Softmax函数

Softmax函数适用于许多分类问题，将优良几个输出变量映射为概率分布形式。Softmax函数能方便后续的训练和预测，但存在梯度消失和梯度爆炸问题。

def softmax: exp_x = np.exp return exp_x / np.sum

在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的激活函数。

1. 二分类问题：Sigmoid函数 2. 许多分类问题：Softmax函数 3. 需要别让梯度消失：ReLU函数或LeakyReLU函数 4. 需要处理负数输入：ELU函数

激活函数是神经网络中不可或缺的元素，了解常见激活函数的特点和应用场景对于深厚度学研究研究者来说至关关键。通过本文的介绍，相信巨大家对常见的激活函数有了更深厚入的了解。

以后 因为神经网络在各个领域的应用越来越广泛，新鲜的激活函数和改进方法将会不断涌现。欢迎您用实际体验验证本文的观点。