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经过多层考核,最终只有最强的魔法师才能成为大魔导师(ai
预测出最优结果)。
比喻:
这就像深度神经网络,每一层的激活函数确保最重要的信息传递,最终形成智能预测。
另一种比喻:水闸与激活函数
想象一个水坝,它控制着水流的流动方式,不同的水闸系统就像不同的激活函数:
?
re露
水闸:只有水位达到一定高度(≥0),水闸才会打开;如果水位太低(负值),水闸就不会开。
?
sigid
水闸:水闸会根据水位高度,逐渐调整开合程度(类似
到
1
的平滑输出)。
?
tanh
水闸:可以控制双向水流,允许正向和负向的水流通过(-1
到
1)。
比喻:
激活函数就像水闸,决定信息如何流动,确保神经网络学习复杂的模式,而不仅仅是线性计算。
结论:激活函数的关键作用
它决定哪些信息能传递到下一层,哪些信息被屏蔽。
它给神经网络带来了“非线性能力”,让
ai
解决复杂问题,而不仅仅是简单的加法计算。
不同的激活函数适用于不同的任务,比如
re露
适用于深度网络,sigid
适用于概率预测,tanh
适用于情感分析等。
思考:你觉得在现实生活中,还有哪些场景符合“激活函数”的特点?
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