ANN中激活函数产生的是什么呀？

在神经网络（ANN）中，激活函数（Activation Function）的作用是为神经元引入非线性特性，从而使得神经网络能够学习和表达复杂的输入输出关系。激活函数接收神经元的加权输入信号，并产生一个输出信号。这个输出信号决定了神经元是否“激活”，即是否将信息传递给下一层神经元。具体来说，激活函数产生的是一种经过非线性变换的信号值，它决定了神经元的响应强度。

常见的激活函数有：

• Sigmoid函数：输出范围在(0, 1)之间，常用于二分类问题，因其能将连续值映射到(0,1)区间，可解释为概率。

• ReLU（Rectified Linear Unit）函数：当输入值大于0时，输出等于输入值；否则输出为0。ReLU因其计算简单且能有效缓解梯度消失问题，在现代神经网络中被广泛应用。

• Tanh（双曲正切）函数：输出范围在(-1, 1)之间，相比Sigmoid，其输出均值更接近于0，有助于训练过程中的梯度传播。

• Leaky ReLU：是对ReLU的改进，当输入小于0时，会有小的斜率（非零）使得梯度可以传递，避免了“死亡神经元”问题。

这些非线性变换是神经网络能够学习和逼近任意复杂函数的基础，对于解决非线性问题至关重要。