激活函數是神經網絡模型重要的組成部分，本文從激活函數的數學原理出發，詳解了十種激活函數的優缺點。

激活函數（Activation Function）是一種添加到人工神經網絡中的函數，旨在幫助網絡學習數據中的復雜模式。類似于人類大腦中基于神經元的模型，激活函數最終決定了要發射給下一個神經元的內容。

在人工神經網絡中，一個節點的激活函數定義了該節點在給定的輸入或輸入集合下的輸出。標準的計算機芯片電路可以看作是根據輸入得到開（1）或關（0）輸出的數字電路激活函數。因此，激活函數是確定神經網絡輸出的數學方程式，本文概述了深度學習中常見的十種激活函數及其優缺點。

首先我們來了解一下人工神經元的工作原理，大致如下：

上述過程的數學可視化過程如下圖所示：

1. Sigmoid 激活函

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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