大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络激活函数的问题，于是小编就整理了4个相关介绍神经网络激活函数的解答，让我们一起看看吧。
神经网络中的激活函数是用来干什么的？
【AI疯狂进阶——激活函数篇 - 今日头条】https://m.toutiaocdn.com/item/6770318154305372683/?app=news_article×tamp=1576629282&req_id=2019121808344201001404115722BEDC25&group_id=6770318154305372683&tt_from=copy_link&utm_source=copy_link&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share
激活函数的作用主要是为了提高神经网络的非线性，提高模型的非线性表达能力。在上面的链接中，我对神经网络的激活函数做了深度总结，有兴趣可以看看。如果你对AI感兴趣，可以关注我，带你从理论到应用实践。
matlab神经网络训练激活函数的特点？
神经网络训练激活函数的特点包括：非线性、可微分、单调性和连续性。
非线性表明神经网络可以拟合非线性模型，可微分保证了反向传播算法的可行性，单调性和连续性有利于优化算法的稳定性和收敛速度。
不同的激活函数适用于不同的场景，如sigmoid函数适用于二分类问题，ReLU函数适用于深度神经网络等。因此，选择合适的激活函数对神经网络的性能具有重要影响。
Matlab中用于神经网络训练的激活函数有多种特点，包括:
1. 可微性：激活函数必须是可微的，以便能够进行梯度下降等优化算法的计算。
2. 非线性：神经网络需要使用非线性的激活函数，以增加网络的非线性表示能力，为网络提供更强大的拟合能力。
3. 有界性：激活函数通常具有有界性，即其输出值范围在某个有限区间内，以保证网络输出值的稳定性。
4. 饱和性：一些激活函数具有饱和状态，即函数在输入值较大或较小时，导数趋近于0，使得梯度下降训练变得困难。
5. 非单调性：一些激活函数具有非单调性，即其输出值在某些区间内不具备单调性，这使得网络的训练过程更复杂。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等，它们在Matlab中都有相应的实现和应用。具体选择哪种激活函数，需根据网络的应用场景和需求来决定。
线性激活函数的用法？
如果是线性激活函数，那么神经网络只是输入的线性组合。所以隐藏层不能用线性激活函数。
只有一种情况可以使用线性激活函数，那就是输出层是连续性变量比如房价信息（可以使用relu激活，因为房价都是正数）。
logsig函数是什么？
Logsig函数是一种Sigmoid函数，用于将输入映射到0到1之间的输出。它的数学表达式是f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，其中x是输入。在神经网络中，Logsig函数通常用作激活函数，可以帮助神经元产生非线性输出。它在二元分类和信号处理中也有广泛应用。
Logsig函数的输出在0和1之间连续变化，可以表示概率或概率密度，因此对于模式识别和分类任务非常有用。
到此，以上就是小编对于神经网络激活函数的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络激活函数的4点解答对大家有用。
