激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号。该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入。如果我们不运用激活函数的话，则输出信号将仅仅是一...

 为什么要用激活函数在神经网络中，如果不对上一层结点的输出做非线性转换的话，再深的网络也是线性模型，只能把输入线性组合再输出（如下图），不能学习到复杂的映射关系，因此需要使用激活函数这个非线性函数做转换。 返回目录 sigmodSigmod激活函数和导函数分别为对应的图像分别为： ...

原文地址：https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9276412.html激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、softplus以及softmax...

tanh=sinh/cosh sinh = Hyperbolicsincosh=Hyperboliccos   ...

　　常见的激活函数有sigmoid、tanh和relu三种非线性函数，其数学表达式分别为：sigmoid:y=1/(1+e-x)tanh:y=(ex-e-x)/(ex +e-x)relu:y=max(0,x)　　其代码实现如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasp...