在当今的深度学习领域，选择正确的激活函数对于构建高效的神经网络模型至关重要。今天我们就来聊聊四种常用的激活函数：sigmoid、tanh、ReLU和softmax，以及它们在不同场景下的应用。
第一种是sigmoid函数，它以S形曲线的形式出现，能够将输入值压缩到0和1之间，非常适合处理二分类问题。👍
第二种是tanh函数，它的输出范围在-1到1之间，相较于sigmoid函数，tanh函数可以更好地解决数据偏移问题。🔄
第三种是ReLU(Rectified Linear Unit)函数，它的设计目的是解决梯度消失的问题，通过简单地将所有负数置为0，让神经网络训练更加高效。⚡
最后是softmax函数，它主要用于多分类任务中，能够将各个类别的概率进行归一化处理，使得这些概率之和等于1。📚
此外，还有一种值得关注的激活函数——径向基函数(Radial Basis Function, RBF)，它在某些特定的任务中表现优异，尤其是在处理非线性回归和分类问题时。🔍
希望这篇简短的文章能帮助大家更好地理解这些激活函数，并在实际项目中做出明智的选择。🚀
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