<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Activation Functions on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/activation-functions/</link><description>Recent content in Activation Functions on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/activation-functions/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>S型函数</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/sigmoid/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:33:18 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/sigmoid/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>S型函数定义为 σ(z) = 1 / (1 + e^-z)，广泛用于机器学习中对概率进行建模。它将输入值压缩到 (0, 1) 范围内，使其适用于二分类问题的输出层。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种数学函数，将任何实数值映射到零和一之间的值，形成S形曲线。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>逻辑函数&lt;/li>
&lt;li>概率映射&lt;/li>
&lt;li>梯度消失&lt;/li>
&lt;li>非线性&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>二分类输出&lt;/li>
&lt;li>逻辑回归&lt;/li>
&lt;li>浅层神经网络中的激活函数&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="code-example">Code Example&lt;/h2>
&lt;div class="highlight">&lt;pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;">&lt;code class="language-python" data-lang="python">&lt;span style="display:flex;">&lt;span>&lt;span style="color:#f92672">import&lt;/span> numpy &lt;span style="color:#66d9ef">as&lt;/span> np
&lt;/span>&lt;/span>&lt;span style="display:flex;">&lt;span>&lt;span style="color:#66d9ef">def&lt;/span> &lt;span style="color:#a6e22e">sigmoid&lt;/span>(z):
&lt;/span>&lt;/span>&lt;span style="display:flex;">&lt;span> &lt;span style="color:#66d9ef">return&lt;/span> &lt;span style="color:#ae81ff">1&lt;/span> &lt;span style="color:#f92672">/&lt;/span> (&lt;span style="color:#ae81ff">1&lt;/span> &lt;span style="color:#f92672">+&lt;/span> np&lt;span style="color:#f92672">.&lt;/span>exp(&lt;span style="color:#f92672">-&lt;/span>z))
&lt;/span>&lt;/span>&lt;/code>&lt;/pre>&lt;/div>&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/relu/">ReLU&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/softmax/">Softmax&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/logistic-regression-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92/">Logistic Regression (逻辑回归)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/activation-function-%E6%BF%80%E6%B4%BB%E5%87%BD%E6%95%B0/">Activation Function (激活函数)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>ReLU</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/relu/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:01:41 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/relu/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>由于其计算效率高且能缓解梯度消失问题，ReLU 被广泛应用于深度学习的神经网络中。其数学定义为 f(x) = max(0, x)，它引入了非线性特性（原文截断，意为 introduces non-linearity）。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>修正线性单元（ReLU）是一种激活函数，如果输入为正，则直接输出该输入；否则输出零。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>非线性&lt;/li>
&lt;li>激活函数&lt;/li>
&lt;li>梯度消失&lt;/li>
&lt;li>分段线性&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>卷积神经网络中的隐藏层&lt;/li>
&lt;li>深度前馈网络&lt;/li>
&lt;li>图像识别模型&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="code-example">Code Example&lt;/h2>
&lt;div class="highlight">&lt;pre tabindex="0" style="color:#f8f8f2;background-color:#272822;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;">&lt;code class="language-python" data-lang="python">&lt;span style="display:flex;">&lt;span>&lt;span style="color:#f92672">import&lt;/span> torch.nn &lt;span style="color:#66d9ef">as&lt;/span> nn
&lt;/span>&lt;/span>&lt;span style="display:flex;">&lt;span>activation &lt;span style="color:#f92672">=&lt;/span> nn&lt;span style="color:#f92672">.&lt;/span>ReLU()
&lt;/span>&lt;/span>&lt;/code>&lt;/pre>&lt;/div>&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sigmoid-s%E5%9E%8B%E5%87%BD%E6%95%B0/">Sigmoid (S型函数)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/tanh-%E5%8F%8C%E6%9B%B2%E6%AD%A3%E5%88%87%E5%87%BD%E6%95%B0/">Tanh (双曲正切函数)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/leaky-relu-%E6%B3%84%E6%BC%8F%E4%BF%AE%E6%AD%A3%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%8D%95%E5%85%83/">Leaky ReLU (泄漏修正线性单元)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/neural-network-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/">Neural Network (神经网络)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>