激活函数的作用

激活函数（Activation functions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。其主要目的是将A-NN模型中一个节点的输入信号转换成一个输出信号。该输出信号现在被用作堆叠中下一个层的输入。

我们不运用激活函数的话，则输出信号将仅仅是一个简单的线性函数。线性函数一个一级多项式。现如今，线性方程是很容易解决的，但是它们的复杂性有限，并且从数据中学习复杂函数映射的能力更小。一个没有激活函数的神经网络将只不过是一个线性回归模型（Linear regression Model）罢了，它功率有限，并且大多数情况下执行得并不好。我们希望我们的神经网络不仅仅可以学习和计算线性函数，而且还要比这复杂得多。同样是因为没有激活函数，我们的神经网络将无法学习和模拟其他复杂类型的数据，例如图像、视频、音频、语音等。这就是为什么我们要使用人工神经网络技术，诸如深度学习（Deep learning），来理解一些复杂的事情，一些相互之间具有很多隐藏层的非线性问题，而这也可以帮助我们了解复杂的数据。