人工神经网络中的激活函数有哪些常见的选择？它们各有什么特点和应用场景？

来源：年旅网

人工神经网络中常见的激活函数包括Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和Leaky ReLU函数等。

Sigmoid函数：Sigmoid函数将输入的实数变换到(0,1)的区间内，具有良好的可导性和非线性特性。适用于输出层的二分类问题，但在深层网络中容易出现梯度消失的问题。

Tanh函数：Tanh函数将输入的实数变换到(-1,1)的区间内，与Sigmoid函数类似，但输出均值为0，收敛速度比Sigmoid函数更快。适用于输出层的多分类问题。

ReLU函数：ReLU函数将负数部分截断为0，保留正数部分不变，简单高效，并且在解决梯度消失问题上效果显著。但存在神经元死亡问题，即某些神经元在训练过程中永远不会被激活。

Leaky ReLU函数：Leaky ReLU函数是对ReLU函数的改进，当输入为负数时不再直接截断为0，而是乘以一个小的斜率。可以一定程度上缓解神经元死亡问题。

根据不同的应用场景，选择合适的激活函数是非常重要的。例如，在输出层进行二分类任务时，可以选择Sigmoid函数；在深层神经网络中，为了避免梯度消失问题，可以选择ReLU函数或Leaky ReLU函数；在需要输出均值为0的多分类问题中，Tanh函数是一个不错的选择。

因此，在实际应用中，需要根据具体问题的特点以及神经网络的结构来选择合适的激活函数，以达到更好的效果。