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激活函數是人工神經網絡的驅動因素，其位於神經元之上，並管理著神經元行為，比如是否需要處理某個輸入數據，若需要，又以何種程度處理等等。從技術上來講，某個節點的激活函數將其在神經網絡中前一個節點的數據輸入，並輸出一個確定值，這個值繼而指導後續節點如何發動來響應特定輸入信號。
本文剖析由激活函數組成的神經網絡，以及神經網絡的生物類似物，並簡要介紹幾種常用的激活函數。
神經網絡的結構
作為一名數據科學愛好者，你一定見過上面的這張圖片或者與之相似的圖片。這張圖片是對雙層神經網絡工作流程的經典描述。如圖，該網絡對貓或狗的圖片進行分類，其中有兩個隱藏層，每一層包含一行神經元，一行有16個。我們把圖片局部放大，放大第二層的第一個神經元。
局部放大之後大致如此。注意，此神經元接受前16個神經元傳遞的信號。神經元將連接權值與信號相乘，並在乘積上加上一個偏差項，最後得到計算結果，並將其命名為v。此v可視為這個神經元對所輸入圖像的認知。
在識別到輸入信號之後，神經元可產生相應的反應，在此激活函數發揮其作用。激活函數被命名為f()，作為由識別到反應的映射，產生值a，並將其傳遞到下一層神經元，作為前一層特定神經元對信號做出反應的標誌。
生物學類比
假如將手放在逐漸升溫的鋼鍋上，一旦溫度超過某個閾值，你就會急切地要拿開手。把手移開時並不需要知道鍋的確切溫度，而是根據實際參數做出選擇。這是神經元在放電，當神經元放電時，指令傳遞到外圍（本例中的手）。
這就是激活函數的來源或者至少與之相似。在這裡實際數據是冗餘的，神經元只需判斷其是否超過閾值。
就目前所知，生物神經元和人工神經元之間的一個顯著差異是，前者要麼被激活，要麼不被激活，只有兩種結果，而後者的激活程度是在一定範圍內。
激活函數的種類
激活函數多種多樣。讓我們按照函數所解決問題的順序，大致學習其中的幾種：
· 問題1：學習問題
早期，神經網絡的目標是學習自身，線性函數的處理效果相當好。之所以稱為線性函數，是因為v = wa + b的近似值與直線方程y = mx + c極為相似。
· 問題2：非線性問題
雖然線性函數非常接近於右側數據，但是左側數據卻效果不佳。由於非線性分布數據集主導著機器學習領域，而且激活函數是將非線性注入到網絡中的唯一適用方法，所以函數就不能是線性的。能夠解決這個問題的常見函數有：
Sigmoid函數：在函數內輸入一個值，輸出值的範圍為（0,1）。輸入的值越小，輸出值越接近於0，輸入的值越大，輸出值則越接近於1，但都不會達到任一個極限值。
tanh函數：也稱雙曲正切函數。tanh函數與sigmoid函數非常相似，只是輸出值範圍為（-1，1）。右側為sigmoid函數圖像，左側為tanh函數圖像。
· 問題3：梯度消失問題
再次觀察圖表，sigmoid函數曲線越接近於極限值越平緩，也就是說，當輸入絕對值非常大的值的時候，輸出值的變化不明顯。這大大降低了學習率。這就是所謂的梯度消失問題，隨著進程推進，梯度（比如，學習）消失。ReLU函數解決了這個問題，實際上它也是現代神經網絡的默認激活函數。
ReLU函數：ReLU函數是線性整流函數（Rectified Linear Unit）的簡稱，它可能是最有趣、最反直覺的函數。它幾乎就是一個直線函數，只不過在原點處有個拐角，所以它是一個分段函數。
人們經常會問，一個近似線性的函數是如何解決這個問題的。從圖中可以明顯看出，它幾乎可以完全避免梯度消失問題。單個ReLU函數會顯得比較單調乏味，但是多個在一些就會變得無懈可擊。
線性函數完全無法近似，而tanh函數試圖畫出平滑的類圓曲線，所以最終出現了六角形邊狀的ReLU函數。你可能會認為，這是兩個直線的一端接在一起，如同鐘錶指針那樣。
現在，假設有一百萬條這樣的直線，那麼你可以用這種排列方法模擬任何非線性形狀。ReLU的精妙之處就在於，它既近似線性，多個組在一起時又能通過改變拐角的角度模擬出幾乎所有形狀。
這引出了最後一個要解決的問題。
· 問題4：概率和問題
無論隱藏層的工作內容如何，最終的目標都是生成某種預測，而在這裡，就是輸出一個概率向量，其中包含輸入對象為已標記對象概率表。比如，第一張圖片中神經網絡的結果可能是：
[dog,cow,cat,goat,lamb]=[0.2,0.05,0.7,0.03,0.01]
結果最有可能是貓，因為是貓的概率為0.7，概率最高。
為了將全連接層的最終輸出值轉換為正規化概率向量，需要一個函數接受一個向量，然後輸出另一個向量，而且輸出向量所有元素的和為1。畢竟，這才是概率向量。
Sigmoid函數非常接近於概率函數，因為它的輸出值範圍為0到1，但是不滿足和等於1的情況。Softmax函數可以滿足這一點。
Softmax函數：函數接受一個向量，並使用下列函數計算輸出向量中每個元素的相應概率。
函數中分母為所有可能分子的和，避免輸出值超過1。
關於激活函數，你了解了嘛？
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