ANN中的激活函数公式是什么呀？

在神经网络（ANN）中，激活函数是用来给神经元的输出引入非线性的一种方法，这对于模型学习复杂的模式至关重要。常见的激活函数有几种，以下是其中几个典型的激活函数及其公式：

1. Sigmoid函数: 公式为：( f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} ) Sigmoid函数将连续数值映射到(0, 1)之间，常用于二分类问题的输出层。

2. ReLU（Rectified Linear Unit）函数: 公式为：( f(x) = \max(0, x) ) ReLU是目前深度学习中最常用的激活函数之一，对于正数输入，其输出等于输入值；而对于负数输入，则输出为0。ReLU能有效缓解梯度消失问题。

3. Tanh（双曲正切）函数: 公式为：( f(x) = \frac{e^{x} - e^{-x}}{e^{x} + e^{-x}} ) Tanh函数将输入映射到(-1, 1)之间，相比Sigmoid，其输出均值更接近于0，有助于训练时的收敛速度。

4. Leaky ReLU函数: 公式为：( f(x) = \begin{cases} x, & \text{if } x \geq 0 \ ax, & \text{otherwise} \end{cases} ) 其中，(a)是一个很小的正数（如0.01），Leaky ReLU在输入为负时也有非零斜率，可以解决ReLU函数中负值区域梯度为0的问题。

这些激活函数的选择取决于具体任务的需求和网络结构的设计。