python实现激活函数

Python实现激活函数的攻略需要考虑到如何根据神经网络模型的特点选用不同类型的函数，以及如何在代码中使用这些函数。以下是实现激活函数的完整攻略：

1. 选择激活函数

在神经网络中，常用的激活函数包括sigmoid、tanh、ReLU等。根据神经网络模型的结构和需求，选择合适的激活函数非常重要。下面对这些激活函数做一个简单的介绍：

• sigmoid函数，可以将任意实数映射到(0,1)区间，输出值范围有限制，容易出现梯度消失问题
• tanh函数，可以将任意实数映射到(-1,1)区间，输出值范围有限制，可以解决sigmoid函数的梯度消失问题
• ReLU函数，可以保持在正数区间的值不变，负数区间的值为0，不限制输出值范围，可以加速神经网络的收敛速度，但容易导致神经元的死亡现象。

根据以上特点，我们可以根据需要选择不同的激活函数。

2. 编写激活函数的代码示例

下面给出使用Python编写激活函数的代码示例。

2.1 sigmoid激活函数

import numpy as np

def sigmoid(x):
    """
    sigmoid激活函数
    :param x: 输入向量
    :return: 返回向量的sigmoid值
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

在上面的代码中，我们使用Numpy库的exp函数实现了sigmoid函数，能够非常方便地计算出向量的sigmoid值。

2.2 ReLU激活函数

import numpy as np

def ReLU(x):
    """
    ReLU激活函数
    :param x: 输入向量
    :return: 返回向量的ReLU值
    """
    return np.maximum(0, x)

在上面的代码中，我们使用Numpy库的maximum函数实现了ReLU函数，能够非常方便地计算出向量的ReLU值。

在神经网络模型中，我们可以通过调用这些函数来实现不同的激活函数，从而更好地实现我们的模型训练和预测任务。