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1、激活函数简介

        激活函数(Activation Function)又称激励函数，是在人工神经网络(Artifcial Neurawmwok)中每一个神经元上运行的函数，根据神经元的输人，通过激活函数的作用，产生神经元的输出。

        人工神经网络是从信息处理角度模拟人脑神经元网络，建立神经元的简单模型，按不同的连接试组成不同的网络结构。在人工神经网络中，每个神经元都是一个计算单元，大量的神经元节点之间相互连接，每个连接就是数据的一种传输通道，数据从网络一端输人，经过神经元之间的运算,从网络的另一端输出。下图是一个多层神经网络模型：

        在上图 中，向量x1,x2,…xn表示输入，ωijk 表示第k层神经元输入向量的权值,bjk 表示第k层第j个神经元输人的常量部分。图中的圆形节点就是神经元，每一个神经元都是一个计算单元,将输人本节点的数据经过计算后产生的输出传到下一层神经元。神经元的模型如下图所示：

来自上一层的神经元的输人向量xi,经神经元连接的权值加权求和，再加上一个与当前神经元相关的常量构成神经元输人。

每一个神经元有一个激活函数，作用于本神经元的输人，产生输出如下：

本层神经元的输出通过神经元连接传入下一层神经元，作为下一层神经元的输入。

如果没有激活函数或激活函数是线性的，即f(x)=x，在这种情况下，每一层节点的输人虽然经过连接的权值和神经元节点的常量作用，但这本质上只是一种线性作用;不论神经网络的层数有多少，任何线性函数的线性组合仍然是线性的，在一张纸上证明它是正确的并不难。按照目前的方式，我们的神经网络仍然只是一个线性分类器,网络的计算能力就相当有限。使用非线性激活函数,可以将线性作用变成非线性作用，在输入输出之间生成非线性映射，使神经网络更加复杂，可以表示输人输出之间非线性的复杂的任意函数映射，可以描述复杂的表单数据，甚至可以具有学习复杂事物的能力。

激活函数是一个应用于每个神经元输出的非线性变换函数。假设 z是神经元的加权输入之和加上偏置项，即 z=∑iwixi+b，其中 wi 是权重，xi 是输入，b是偏置项。那么激活函数 f(z)将这个线性组合转换为最终的输出。

2、激活函数的作用

1. 引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层，其表达能力都等同于单层线性模型。非线性激活函数使神经网络能够逼近任意复杂的非线性函数。
2. 加速收敛：某些激活函数（如ReLU）有助于加快梯度下降的速度，从而加速模型的收敛。
3. 解决梯度消失问题：一些激活函数（如ReLU及其变体）可以缓解梯度消失问题，特别是在深层网络中。

3、常见的激活函数及其优缺点

3.1 Sigmoid

• 定义：

                                     

• 函数形状：
•                      

  

• 特点：
  •  能够把输入的连续实值压缩到[0,1]区间上输出有助于输出值的收敛。如果输入非常大的负数，输出收敛于0;输入非常大的正数，输出收敛为1。
  • 应用 Sigmoid 函数，会出现梯度消失情况。神经网络训练连接权值时，一般按照误差反向传播，应用梯度下降法不断对连接权值进行调整。Sigimoid函数的导数在x值非常大或非常小时接近于0，这对梯度下降法非常不利，会导致权值的梯度接近于0，权值的更新变得十分缓慢，即度消失。
  • Sigmoid 函数非原点中心对称，不利于下层的计算。Sigmoid的函数的输出值全  为正,在神经网络计算过程中，后一层的神经元将得到前一层输出的非0均值的信  号作为输人，当输入x>0时，对权值局部求梯度为正，这样在反向传播中，权值要  么往正向更新要么往负向更新,使得收敛缓慢。
  • Sigmoid 函数含有幂运算，求解时耗时比较长。
• Pyton实现：

import numpy as npdef sigmoid(x):s = 1/(1 + np.exp(-x))return s

3.2Tanh (双曲正切)

tanh 函数是另外一种激活函数,与 Sigmoid 函数不同的是它是把(-∞,+∞)的输人映射到(-1.区间。在数学中，tanh称为双曲正切函数，是双曲函数中的一个，可由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。

• 定义：

                                                 

• 函数形状：

• 

• 特点：
  • 与 Sigmoid 函数类似，tanh 能够把输人的连续实值压缩到(-1,1)区间上输出。如果输入非常大的负数，输出收敛于-1;输人非常大的正数，输出收敛为1，有助于输出值的收敛。
  • 相比 Sigmoid 函数，tanh 函数关于原点中心对称，收敛较好。
  • (tanh） 函数在x很大或很小时，导数趋于0，因此应用tanh函数也存在梯度消失问题。
  • tanh函数也含有幂运算，计算机求解时相对比较耗时。
• Pyton实现：

import numpy as np
def sigmoid(x):s = (np.exp(x) - np.exp(-x))/(np.exp(x)  + np.exp(-x))return s

3.3 ReLU函数

ReLU函数又称为修正线性单元(Rectifed Linear Unit)，是一种分段线性函数，它弥补了Sigmoid 函数以及 tanh 函数的梯度消失问题。

• 定义：

• 函数形状：

• 特点：
  • 在x>0 时，导数为1，解决了梯度消失问题。
  • 计算速度很快，只需要判断输入是否大于0
  • 收敛速度快于 Sigmoid 函数和 tanh 函数。
  •  ReLU 是非原点对称的，会影响收敛速度。
  • 当输入小于0时，输出为0，导致某些神经元永远不会被激活，相应的权值也不会被更新。
• Pyton实现：

import numpy as np
def relu(x):s = np.where(x<=0, 0, x)return s

3.4 Leaky ReLU函数

为了解决 ReLU算法在x轴负向为0可能导致部分神经元无法激活的问题，将ReLU前半段。设为ax非0、通常=001。改进的函数称为LcakyRLU函数。另外一种思路是基于参数的方法新算法来确定ax中的参数a，这种方法又称为PamnmemicReLU(pReLU)方法

• 定义：

• 函数形状：

• 特点：

        Leaky ReLU 函数的特点与 ReLU 函数类似，理论上具有ReLU 函数的所有优点，同时也解决了ReLU函数可能导致部分神经元无法激活的问题。

• Pyton实现

import numpy as np
def relu(x):s = np.where(x<=0, 0.01*x, x)return s

4、 总结

        机器学习需要大量时间来处理数据，模型的收敛速度非常重要。在选取激活函数时，其收敛速度以及计算的简单性要重点考虑。总体而言，有以下选取规则：

1. (1) 尽量选择具有中心对称特性的激活函数，这样保证多层神经网络中数据可正可负，加速模型的收敛。
2. (2)ReLU函数是一个通用的激活函数，其收敛性较好，但 ReLU 函数一般只用在隐藏层。
3. (3)由于梯度消失问题会降低收敛性，所以在多层网络中，要减少使用 Sigmoid 函数和tanh函数。
4. (4)对于分类器，Sigmoid 函数及其组合函数效果会比较好。