在神经网络中,通常会在隐藏层和输出层中使用激活函数。激活函数的作用是引入非线性特性,使神经网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。
常见的激活函数包括:
这些激活函数在神经网络中的不同层起到不同的作用,能够增加网络的表达能力和学习能力。
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