python 鼓励函数

Python是一门流行的编程语言，由于其简洁而易于学习的语法，和强大的功能，已成为人工智能中最受欢迎的语言。但是，人工神经网络（ANN）也是人工智能中一个重要的领域，鼓励函数是人工神经网络中的必要组成部份，本文将介绍Python中常见的鼓励函数。

在人工神经网络中，鼓励函数用于将输入数据进行非线性映照，以便更好地获得数据特点。Python中经常使用的激活函数主要包括Sigmoid、ReLU、tanh和softmax。

import numpy as np
# Sigmoid函数
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x))
# ReLU函数
def relu(x):
return np.maximum(0,x)
# tanh函数
def tanh(x):
return np.tanh(x)
# softmax函数
def softmax(x):
exp_x = np.exp(x)
return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)

以上代码中，我们定义了Sigmoid、ReLU、tanh和softmax函数。这些函数的输入可以是向量、矩阵或任何张量，这是由于numpy中的向量化能力。

Sigmoid函数是一个经常使用的鼓励函数，输出值在0和1之间，函数具有平滑过渡的特性，能够很好的处理较小的数据量。但是，当输入数据增大时，函数的梯度会趋近于零，致使梯度消失问题。

ReLU函数是为了解决Sigmoid函数中的梯度消失问题而出现的，它将负值部份直接设为0，能够更好的处理较大的数据量。但是，ReLU函数还存在一个函数死亡问题：当输入为负值时，导数为0，致使神经元的死亡。

tanh函数一样是一个经常使用的鼓励函数，函数的取值范围在⑴和1之间，它具有与Sigmoid函数类似的特点，但是没有梯度消失问题。但是，当输入数据较大时，函数会饱和，使学习速度变慢。

softmax函数主要用于多分类问题，它能够将输出值转化为几率值，属于几率性鼓励函数。当用于多分类时，softmax函数可使得输出的每个值都代表一个种别的几率。

总的来讲，Python中的鼓励函数有多种区别的选择，根据区别的需求和问题，公道选择鼓励函数可使得神经网络的表现更加优秀。