假设你是一位魔术师,你手里有一个魔法盒子,盒子里面有很多彩色的球。你想要从盒子里面找到所有红色的球,然后将它们放到一个特殊的盒子里。
你开始一个个地从魔法盒子中取出球,然后仔细地检查它们的颜色。如果是红色的球,你就放到特殊的盒子里;如果不是,你就把它放回原来的魔法盒子里,继续找下一个球。
但是你很快发现,这种方法效率非常低。你需要一个更快、更有效的方法来找到所有的红色球。于是你开始思考:有没有一种方法,可以在一次性地查看所有的球之后,直接找到所有的红色球呢?
你想了很久,最终想到了一个办法。你把所有的球都放到一个大盒子里,然后用一个特殊的滤网过滤掉所有不是红色的球,只留下红色的球。这样一来,你就能够一次性地找到所有的红色球了。
激活函数就像是魔法盒子中的滤网一样,可以帮助神经网络找到特定的模式。激活函数通过引入非线性,让神经网络能够识别更为复杂的模式,从而找到特定的目标。激活函数的作用就像是滤网一样,可以帮助神经网络快速、准确地找到我们需要的模式,提高神经网络的性能。
激活函数(Activation Function)是神经网络中一种非线性的函数,用于将输入信号映射到输出信号。激活函数的作用是增加神经网络的表达能力,使神经网络能够处理非线性的数据。
激活函数对应神经网络有以下作用:
引入非线性:激活函数通过引入非线性,使得神经网络能够拟合更为复杂的模型。如果没有激活函数,神经网络将退化为线性模型,无法处理