哇哈哈，巨大家优良！今天我们要来讲讲深厚度学里头的一个超级关键的东西——激活函数！你晓得吗，激活函数就像是神经网络里的魔法师，Neng让我们的网络变得geng加厉害哦！接下来就让我这玩意儿细小细小的手艺细小Neng手，带巨大家一起探索一下这玩意儿神秘的激活函数世界吧！

激活函数是啥东东？

先说说我们要晓得啥是激活函数。轻巧松 激活函数就是给神经网络里的神经元加个“开关”，让它们在需要的时候“干活”，这样神经网络才Neng学会处理麻烦的事情。就像我们玩游戏的时候，有时候需要跳起来有时候需要跑起来对吧？激活函数就是让神经元晓得啥时候要“跳”，啥时候要“跑”。

sigmoid函数——温柔的细小猫咪

Zui早用的激活函数之一就是sigmoid函数， 它就像是温柔的细小猫咪，把输入压缩到一个hen舒服的范围内，比如说之间。这玩意儿函数hen平滑，而且计算起来也hen轻巧松。但是 细小猫咪也有它的烦恼，比如当输入太巨大或者太细小的时候，它就不太灵活了而且它的输出总是偏向中间，这兴许会让神经元之间互相关系到，有点像细小猫咪总是中意挤在一起一样。

ReLU函数——胆巨大的细小勇士

后来 ReLU函数出现了它就像是胆巨大的细小勇士，不管输入是正数还是负数，它dou毫不畏惧，直接把负数变成0，正数就原样输出。这样，神经网络在训练的时候就不会被负数吓到了而且它计算起来也超级迅速！但是 勇士也有它的没劲点，比如它对负数就不敏感，而且在训练过程中，Ru果遇到负数，它就会有点“懒”，不会去优化权沉。

LeakyReLU函数是ReLU的改进版， 它就像是胆巨大的细小战士，它不会让负数变成0，而是变成一个hen细小的数。这样，神经元在遇到负数的时候，也Neng保持活跃，不会“懒”哦！但是战士也有它的烦恼，就是需要选一个合适的“细小数”，这玩意儿数太细小了兴许没效果，太巨大了兴许会关系到性Neng。

ELU函数——机灵的老博士

ELU函数就像是机灵的老博士， 它不仅比LeakyReLU表现优良，还有geng优良的数学性质。它对负数也有反应，而且导数也不为0，这样神经元在训练时就不会“懒”了。但是 老博士也有它的要求，就是需要选一个合适的“细小数”，这玩意儿数太细小了兴许没效果，太巨大了兴许会关系到性Neng。

Softmax函数——优雅的舞者

Softmax函数就像是优雅的舞者，它基本上用于处理许多分类问题。它会把优良几个输出变成概率分布， 全部的概率加起来是1，就像舞者跳完一支舞，全部的动作加起来就是一个完整的舞蹈。但是舞者也有它的规矩，输出的值越巨大，代表这玩意儿类别越兴许被选中。

——许多种激活函数，许多种选择

优良了今天我们就聊到这里吧！激活函数就像是神经网络的调味品，不同的激活函数有不同的味道，我们要根据需要选择合适的“调味品”。希望这篇文章Neng让巨大家对激活函数有geng深厚的了解， 以后你们也Neng成为那东西Zui厉害的魔法师哦！