一，激活函数

我们用激活函数，来表示不同强度的信号是否激活了神经元，这是这个名字的来由。

主要作用是提供网络的非线性建模能力。

也就是说，需要一个递增函数，定义域是R，值域是0到1的区间（开区间还是闭区间不重要）。

这个激活函数是用来把特征值转化成0-1的数的，这样，整个网络就不是简单的线性计算了。

然而实际上，激活函数本质上就是用于特征值的转化，值域是不是0-1的区间并不是关键。

二，线性整流函数

线性整流函数即修正线性单元（Rectified Linear Unit, ReLU）

1，斜坡函数

数学表达式： 

神经网络中的表达式：

2，带泄露线性整流函数（Leaky ReLU）

3，噪声线性整流（Noisy ReLU）

噪声线性整流（Noisy ReLU）是修正线性单元在考虑高斯噪声的基础上进行改进的变种激活函数，加上了一定程度的正态分布的不确定性。

三，Sigmoid

四，tanh 

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