多层感知机(MLP)激活函数的想法

为嘛使用激活函数？

            a. 不使用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。

            b. 使用激活函数，能够给神经元引入非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以利用到更多的非线性模型中。

 激活函数需要具备以下几点性质:

            1. 连续并可导（允许少数点上不可导）的非线性函数。可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参                    数。
            2. 激活函数及其导函数要尽可能的简单，有利于提高网络计算效率。
           3. 激活函数的导函数的值域要在一个合适的区间内，不能太大也不能太小，否则会影响训练的效率和稳定性。 

      2. sigmod 函数

导数为：

  3 . Tanh 函数