一、概述

老猿记心不太好，虽然最近写了两篇博文介绍激活函数：神经网络激活函数列表大全及keras中的激活函数定义：https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/142731106》、《神经网络高级激活函数大全及keras中的函数定义 https://blog.csdn.net/LaoYuanPython/article/details/142742719》的介绍，但一到用时就忘记了相关函数的定义，且从这2篇博文翻阅时因内容多比较耗时，因此决定再整理一个激活函数的定义列表。

二、激活函数定义大全

1. 线性函数linear：该函数不做任何处理，保持原值不变；
2. 整流线性单元relu：f(x)=max(0,x)；
3. 线性指数激活函数elu： e l u ( x ) = { x if  x > 0 α ∗ ( e x − 1 ) if  x ≤ 0 elu(x) = \{ \begin{array}{ll} x & \text{if } x > 0 \\ \alpha * (e^x-1) & \text{if } x \leq 0 \end{array} elu(x)={xα∗(ex−1)​if x>0if x≤0​
4. 可伸缩指数线性单元SELU： S E L U ( x ) = s c a l e × { x if  x > 0 a l p h a ∗ ( e x − 1 ) if  x ≤ 0 SELU(x) = scale × \{ \begin{array}{ll} x & \text{if } x > 0 \\ alpha * (e^x-1) & \text{if } x \leq 0 \end{array} SELU(x)=scale×{xalpha∗(ex−1)​if x>0if x≤0​
5. softmax函数：$$softmax(x_i)=\frac{e^{x_i}}{{\sum }_j{e}^{x_j}}$$
6. softplus函数：$\text{Softplus}(x)=\ln (1+e^x)$
7. softsign函数：$$\text{Softsign}(x)=\frac{x}{1+|x|}$$
8. sigmoid函数：$$\sigma (x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$
9. hard_sigmoid函数：$$\text{Hard Sigmoid}(x)=\{\begin{array}{ll}0& \text{if }x<-2.5\\ 1& \text{if }x>2.5\\ 0.2x+0.5& -2.5\le x\le 2.5\end{array}$$
10. 自然数指数激活函数exponential：$f(x)=e^x$
11. 双曲正切激活函数（tanh）：$$\tanh (x)=\frac{\sinh (x)}{\cosh (x)}=\frac{e^x-e^{-x}}{e^x+e^{-x}}$$
12. LeakyReLU：LeakyReLU(x)=max(0,x)+α×min(0,x)，α值为固定的浮点数
13. PReLU：PReLU(x,α ) = max(0,x)+αmin(0,x)，α值是一个可学习的数组，维度大小与输入数据相同
14. ThresholdedReLU带阈值的修正线性单元： T h r e s h o l d e d R e L U ( x , θ ) = { x if x > θ  0 otherwise ThresholdedReLU(x,θ) = \{ \begin{array}{ll} x & \text{if x > θ }\\0 &\text{otherwise} \end{array} ThresholdedReLU(x,θ)={x0​if x > θ otherwise​

三、小结

本文简约介绍了神经网络常用的激活函数计算公式，可以用于不记得激活函数定义者速查。

更多人工智能知识学习请关注专栏《零基础机器学习入门》后续的文章。

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