activation函数是干什么的？
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激活函数用于神经网络中，目的是为模型引入非线性特性，使神经网络能够学习和表达更复杂的函数关系。它决定神经元是否以及在多大程度上“激活”并向前一层传递信息。通过这种方式，激活函数有助于神经网络在处理实际问题时更准确地建模数据。
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为什么需要非线性特性？
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需要非线性特性是因为现实世界中的许多问题和数据关系都是非线性的。如果没有非线性特性，无论神经网络有多少层，其整体功能都可以被简化为一个线性模型。线性模型的能力非常有限，无法捕捉复杂的数据模式和关系。通过引入非线性，神经网络可以学习和表示更复杂的函数，从而在分类、回归和其他任务中实现更好的性能和准确性。
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既然神经网络需要非线性特性，那能不能加多几个激活函数？比如ReLU、tanh和sigmoid？
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可以在一个神经网络中使用多种激活函数，但通常情况下，每个神经网络层会选择一种激活函数使用。选择哪种激活函数取决于具体的应用和任务需求。不同的激活函数有其自身的优势和适用场景：

1. **ReLU (Rectified Linear Unit)**：广泛用于隐藏层，因为它可以有效缓解梯度消失问题，加速训练过程。
2. **tanh (双曲正切)**：将输入压缩到-1到1之间，有助于归一化数据，但仍然可能存在梯度消失问题。
3. **sigmoid**：将输入压缩到0到1之间，常用于输出层的二分类任务。但与tanh类似，也会引起梯度消失问题。

在某些复杂网络结构中，可能会在不同的层使用不同的激活函数，例如：

- 使用ReLU作为隐藏层的激活函数，以加速训练和改善性能。
- 使用sigmoid或tanh作为输出层的激活函数，以适应特定的输出需求（如二分类或回归问题）。

总之，选择和使用多种激活函数需要根据具体任务和模型结构进行权衡和调整。
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