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激活函数简化
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
激活函数在深度学习中将线性函数转化为非线性，使神经网络能够学习复杂模式。常见的激活函数有ReLU、Leaky ReLU和ELU等。选择激活函数需根据具体任务，ReLU因其简单和鲁棒性而广受欢迎，新的激活函数也在不断探索中。
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关键要点
- 激活函数将线性函数转化为非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
- 常见的激活函数包括ReLU、Leaky ReLU和ELU等。
- 线性激活函数用于感知器，无法进行反向传播，不能学习复杂模式。
- 二元步进激活函数适用于二分类问题，提供明确的决策边界，但不适合反向传播。
- ReLU激活函数在卷积神经网络中非常有效，能够缓解梯度消失问题。
- Leaky ReLU通过消除负输出的硬零来解决ReLU中的“死神经元”问题。
- 参数化ReLU保持神经元活跃，灵活性强，适合处理多种模式。
- 指数线性单元（ELU）对负值的输出平滑，促进更稳定的学习。
- Swish激活函数对负输入的过渡更平滑，适应性强。
- Maxout激活函数比传统激活函数更灵活，能够选择多个线性函数中的最大值。
- Softmax激活函数用于多类分类问题，输出为概率分布，和为100%。
- 选择激活函数需根据具体任务，ReLU因其简单和鲁棒性而广受欢迎。
- 新的激活函数不断被探索，如自适应激活函数能够根据输入数据动态调整行为。
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