神经网络激励函数的作用是什么？有没有形象的解释？
那么很容易地我们就会想用多个感知机来进行组合, 获得更强的分类能力, 这是没问题的
如图所示,
我们在每一层叠加完了以后, 加一个激活函数, 如图中的
这样表达应该能够比较清楚地回答题主的问题了吧? 这就是为什么我们要有非线性的激活函数!
所以这也是NN一直以来饱受诟病的大问题, 别看这两年DL风生水起, 依然是个没办法好好解释的东西, 谁也不敢保证这东西放到某个应用上就一定能成, 最后调出来的就发paper, 调不出来就换参数, 甚至换一个模型继续试呗...
当然我也不是经验很丰富啦, 对调参这门手艺还是继续保持敬仰的~~~ 只是最近看到好多摩拳擦掌准备投身DL想要干一番大事业的同学, 有感而发...花点时间搞搞清楚原理可能就不会觉得这个东西那么靠谱了, 更多的像是magic, 还不如其它的模型用着心理踏实...入行需谨慎啊
非理
非理
https://www.zhihu.com/question/22334626/answer/21036590
翻译为激活函数（activation function）会更好。
激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。
以下，同种颜色为同类数据。
某些数据是线性可分的，意思是，可以用一条直线将数据分开。比如下图：
这时候你需要通过一定的机器学习的方法，比如感知机算法(perceptron learning algorithm) 找到一个合适的线性方程。
但是有些数据不是线性可分的。比如如下数据：
第二组数据你就没有办法画出一条直线来将数据区分开。
这时候有两个办法，第一个办法，是做线性变换(linear transformation)，比如讲x,y变成x^2,y^2，这样可以画出圆形。如图所示：
如果将坐标轴从x,y变为以x^2,y^2为标准，你会发现数据经过变换后是线性可分的了。大致示意图如下：
另外一种方法是引入非线性函数。我们来看异或问题(xor problem)。以下是xor真值表
这个真值表不是线性可分的，所以不能使用线性模型，如图所示
我们可以设计一种神经网络，通过激活函数来使得这组数据线性可分。
激活函数我们选择阀值函数（threshold function），也就是大于某个值输出1（被激活了），小于等于则输出0（没有激活）。这个函数是非线性函数。
神经网络示意图如下：
其中直线上的数字为权重。圆圈中的数字为阀值。第二层，如果输入大于1.5则输出1，否则0；第三层，如果输入大于0.5，则输出1，否则0.
我们来一步步算。
第一层到第二层（阀值1.5）
第二层到第三层(阀值0.5)
可以看到第三层输出就是我们所要的xor的答案。
经过变换后的数据是线性可分的（n维，比如本例中可以用平面），如图所示：
总而言之，激活函数可以引入非线性因素，解决线性模型所不能解决的问题。
我们可以设计一种神经网络，通过激活函数来使得这组数据线性可分。
激活函数我们选择阀值函数（threshold function），也就是大于某个值输出1（被激活了），小于等于则输出0（没有激活）。这个函数是非线性函数。
可以看到第三层输出就是我们所要的xor的答案。
论智
论智
https://www.zhihu.com/question/22334626/answer/465380541
上为变换后的特征空间的线性边界；
下为原特征空间的非线性边界
tanh
ReLU
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