机器学习-7：MachineLN之激活函数
很长一段时间都在想，有些问题不去弄明白为什么，遇到瓶颈就傻逼了，一个bug整你一个月，原来只是一个细节问题，就好如：你不知道从哪里来？ 又怎么知道往哪里去？ 现在遗留的小问题，将来都会是大问题！
真的，有时候需要回过头来重新开始，整理总结再去前行，也许会走的更远。
那么我的问题是：
（1）什么是激活函数？
（2）激活函数的作用是什么？
（3）激活函数有哪些？
（4）各自的优缺点是什么？（解答完1、2、3，就有了答案了）
看到这里，你的答案是什么？ 下面是我的答案：
（1）什么是激活函数？
激活函数就是加在在神经元后的函数，下图所示（例如我们前边提到的在cnn卷积候连接的函数relu，还有Sigmoid、tanh、prelu等等），那么它有什么用呢？不加会怎么样？（2）中回答；
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当然你也最好了解下面概念，到提起梯度消失就容易理解了，正是因为这么饱和把梯度会传的时候越来越小，使得更新参数失败，整个网络瘫痪：
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（2）激活函数的作用是什么？
简单说：为了解决非线性问题，不加激活函数只能处理线性问题。
下面图来自公众号忆臻笔记，一个用心在做的公众号。
先来看一个图：左侧的网络对应其下方的数学表达式，是一个线性方程（如果这里你还问为什么，那么see you），令其为0，可以画出一条直线，就是右侧的图了，右上方就是y>0的区域，左下方就是y<0的区域，对吧？ 那么它是线性的。
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那么你再看下面这个图：网络结构用右侧的表达式表示。
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你可以将右侧的表达式整理一下，其实它是这样的，你会发现原来是它也是线性的。
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对，你想的没错，没有激活函数的网络只能处理线性问题（佩服大牛！），在看下面的图，在神经元后加上激活函数，至少可以保证输出是非线性的，那么能解决非线性问题吗？再往下走。
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然后看下图，多个神经元的情况：
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在看一下大神的图：
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是的通过加上激活函数就可以解决这种非线性问题；
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（3）激活函数有哪些？
详细介绍一个sigmod的激活函数：
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左侧是sigmoid函数图，右侧是sigmoid导数的函数图，由DeepLN之CNN权重更新中的公式5，可知在梯度回传过程中激活函数的影响梯度的问题，当数据落在sigmoid导数的红色区域时就会造成梯度很小，甚至梯度消失；这个问题可以通过改善激活函数来改善，当然也可以通过改变激活函数的输入x来改善，怎么改善？把x重新拉回到0附近不就ok了吗！那么你想到了什么？BN啊！！！那么你还有什么方法？修改激活函数啊，说过了，还有什么？resdual啊！！！对吗？哦，那么还可以有什么？当然真实使用的时候都是一起使用的，例如resdual+bn+relu等（当然bn还有其他作用，这只是其一）。
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激活函数还有tanh函数、ReLU函数、ELU函数、PReLU函数等，为什么提取出来？ 解决什么问题？ 上面提到的左饱和、右饱和或者称为单侧抑制，对你理解这么激活函数有什么帮助？
展望，接下来更新：
DeepLN之BN；
MachineLN之过拟合；
MachineLN之数据归一化；
DeepLN之优化（sgd等）：
...
感觉这些是在一起的，之后补习传统机器学习的理论知识 到 实践；
还有之前提到的；
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