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一、核心作用 引入非线性：使神经网络可学习复杂模式控制输出范围：如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递：影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +深度学习激活函数详解
一、核心作用
- 引入非线性：使神经网络可学习复杂模式
- 控制输出范围：如Sigmoid将输出限制在(0,1)
- 梯度传递：影响反向传播的稳定性
二、常见类型及数学表达
-
Sigmoid
σ ( x ) = 1 1 +
