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设为
0)。
?
如果车流量很大(输入值高),绿灯放行(re露
设为正值)。
?
某些地方可能用缓慢变色的信号灯(sigid
平滑输出),让车辆有一定概率通行。
3.
进入下一个路口(下一层神经元)
?
只有经过激活信号筛选的车流,才能继续向下一个路口前进,直到最终到达目的地(最终的
ai
预测结果)。
比喻:
?
如果没有交通信号灯(没有激活函数),所有车都会无差别前进,导致整个交通系统混乱(神经网络失效)。
?
不同的路口可以使用不同的信号灯策略(不同类型的激活函数,如
re露、sigid、tanh)。
?
只有经过信号灯筛选的车流,才能形成一个高效的交通网络(高效的神经网络)。
结论:激活函数的关键作用
1.
感知机只能做简单的线性计算,但激活函数让它变得非线性,使得神经网络能学习更复杂的模式。
2.
激活函数就像“考核门”或“交通信号灯”,确保只有最重要的信息能传递到下一层,帮助
ai
进行深度学习。
3.
不同的激活函数适用于不同的任务,就像不同的考试规则或信号灯系统,影响整个学习和预测的效果。
思考:如果没有激活函数,神经网络会变成什么样?你觉得哪种激活函数最适合不同的任务?
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