激勵函數英文解釋翻譯、激勵函數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【電】 driving function

分詞翻譯：

激的英語翻譯：

arouse; dash; fierce; sharp; stimulate; surge; swash; violent
【建】 kinase

勵的英語翻譯：

encourage

函數的英語翻譯：

function
【計】 F; FUNC; function

專業解析

在漢英詞典視角下，“激勵函數”（Activation Function）是人工神經網絡中的核心組件，其漢語名稱“激勵”強調其“激發、驅動”神經元産生響應的作用，對應英文術語“Activation Function”。以下是其詳細解釋與權威引用：

一、核心定義

激勵函數是神經網絡中位于神經元輸出端的非線性函數，負責将輸入信號的加權和轉換為輸出信號。其數學表達為： $$ y = f(sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b) $$ 其中 $w_i$ 為權重，$x_i$ 為輸入，$b$ 為偏置。該函數引入非線性特性，使網絡能夠拟合複雜模式（如曲線邊界），突破線性模型的局限性。

二、關鍵功能

非線性映射
通過Sigmoid、ReLU等函數将線性組合轉化為非線性輸出，使多層網絡具備學習高階特征的能力。

梯度控制
如ReLU在正區間的梯度恒為1，緩解深層網絡訓練中的梯度消失問題。

輸出範圍約束
例如Sigmoid将輸出壓縮至(0,1)，適用于概率預測場景。

三、典型類型（漢英對照）

漢語名稱	英文名稱	公式	特性
Sigmoid函數	Sigmoid	$sigma(z)=frac{1}{1+e^{-z}}$	輸出(0,1)，易梯度消失
線性整流函數	ReLU (Rectified Linear Unit)	$f(z)=max(0,z)$	計算高效，緩解梯度消失
雙曲正切函數	Tanh	$tanh(z)=frac{e^z-e^{-z}}{e^z+e^{-z}}$	輸出(-1,1)，中心對稱

四、應用意義

在深度學習模型中，激勵函數直接影響特征抽象能力。例如卷積神經網絡（CNN）中ReLU加速特征提取，循環神經網絡（RNN）中Tanh改善序列建模效果。其選擇需權衡訓練穩定性、計算效率與任務需求。

權威參考來源：

斯坦福大學CS231n課程 - 神經網絡基礎章節（鍊接）
Nature 機器學習綜述 "Deep learning" (2015) - 對非線性激活的理論分析（DOI:10.1038/nature14539）
維基百科"Activation function"詞條 - 函數類型與數學定義（鍊接）

網絡擴展解釋

激勵函數（Activation Function）是神經網絡中的核心組件，主要用于為神經元引入非線性特性，使神經網絡能夠學習和表達複雜的數據模式。以下是詳細解釋：

一、激勵函數的作用

引入非線性
如果沒有激勵函數，神經網絡無論有多少層都隻能表示線性變換，無法處理複雜的非線性問題（如圖像識别、自然語言處理）。激勵函數通過非線性映射，增強了模型的表達能力。
控制輸出範圍
不同激勵函數可将輸入壓縮到特定範圍。例如，Sigmoid将輸出限制在(0,1)，適合概率問題；Tanh輸出在(-1,1)，適合需要正負值的場景。
梯度傳播
激勵函數的導數決定了反向傳播中梯度的計算方式，直接影響模型訓練效率。例如，ReLU的梯度在正區間恒為1，緩解了梯度消失問題。

二、常見激勵函數及特點

Sigmoid
- 公式：$$sigma(x) = frac{1}{1 + e^{-x}}$$
- 輸出範圍(0,1)，常用于二分類輸出層。
- 缺點：梯度消失問題顯著，中間層較少使用。
Tanh（雙曲正切）
- 公式：$$tanh(x) = frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}$$
- 輸出範圍(-1,1)，中心對稱，適合隱藏層。梯度消失問題仍存在，但優于Sigmoid。
ReLU（修正線性單元）
- 公式：$$f(x) = max(0, x)$$
- 計算高效，緩解梯度消失，廣泛用于隱藏層。
- 缺點：輸入為負時梯度為0（“神經元死亡”）。
Leaky ReLU
- 公式：$$f(x) = begin{cases} x & x > 00.01x & x leq 0 end{cases}$$
- 改進ReLU的“死亡”問題，允許負區間微小梯度。
Softmax
- 公式：$$text{Softmax}(x_i) = frac{e^{x_i}}{sum_j e^{x_j}}$$
- 将輸出轉化為概率分布，適用于多分類輸出層。

三、如何選擇激勵函數？

隱藏層：優先使用ReLU或其變體（如Leaky ReLU），因其計算高效且梯度穩定。
輸出層：根據任務類型選擇：
- 二分類：Sigmoid；
- 多分類：Softmax；
- 回歸：線性函數（無激勵）或ReLU（非負輸出）。

四、擴展知識

梯度消失/爆炸：傳統Sigmoid/Tanh因導數較小易導緻梯度消失，ReLU系函數通過簡化梯度緩解此問題。
新型函數：Swish（$f(x) = x cdot sigma(x)$）、GELU等進一步優化了非線性與梯度特性。

通過合理選擇激勵函數，可以顯著提升神經網絡的性能和訓練效率。實際應用中需結合具體任務和網絡結構進行實驗調整。