职场小聪明第588章 激活函数一个故事解释

激活函数包括阶跃函数但也有其他函数就像除了应急预案还有日常处理程序。

故事比喻：魔法门与激活函数 在一个魔法世界里有一座魔法学院每位魔法师都要经过一道神秘的魔法门才能进入更高级的修炼殿堂。

但这扇门不会让所有人随便通过它会根据魔法师的魔力值来决定： ? 如果魔力值太低门不会打开（相当于激活函数抑制无用信息）。

? 如果魔力值很高门会全力打开（相当于激活函数放大有用信息）。

? 如果魔力值一般门可能会半开半闭让魔法师勉强通过（相当于某些平滑的激活函数）。

这个魔法门的决策过程就像 AI 里的激活函数它决定哪些信息能进入下一层哪些要被过滤掉！ 激活函数的作用：筛选、放大、非线性化 想象 AI 神经网络是一个“魔法训练过程”每一层都需要做决策而激活函数就像这个**“魔法门”**决定哪些信息能继续往下走。

1. 魔力值的计算（输入信号加权求和） ? 每个魔法师的天赋不同有些擅长火系魔法有些擅长治愈术。

? 在进入魔法门之前考官会给每个魔法师打分（相当于神经网络的加权求和）。

? 但这些分数本身没有用必须经过魔法门筛选才能决定是否晋级。

比喻： 这就像神经网络中的线性计算只是单纯地累加输入信息但还没有做真正的决策。

2. 通过魔法门（激活函数的选择） 不同的魔法门有不同的规则对应不同的激活函数： ReLU 魔法门（ReLU 激活函数）： ? 如果魔力值 ≥ 0门会打开让魔法师进入。

? 如果魔力值 ＜ 0门会彻底关闭不让任何人进入。

比喻： 这就像一个严格的守卫没有天赋的魔法师（负值输入）直接被拒绝只允许优秀的魔法师进入。

Sigmoid 魔法门（Sigmoid 激活函数）： ? 如果魔力值很高门会完全打开（接近 1）。

? 如果魔力值很低门会完全关闭（接近 0）。

? 如果魔力值一般门会半开半闭（0~1 之间）。

比喻： 这就像一个温和的导师会根据魔法师的天赋程度决定“部分晋级”还是“完全晋级”。

Tanh 魔法门（Tanh 激活函数）： ? 如果魔力值很高门会完全打开（1）。

? 如果魔力值很低门会完全关闭（-1）。

比喻： 这就像一个双向考核既允许优秀的魔法师（正值）进入也允许黑暗魔法师（负值）进入而普通人（接近 0）则会被忽略。

3. 进入下一层（神经网络的深度学习） ? 通过魔法门的魔法师进入更高级的学院学习更强大的魔法（神经网络的下一层学习更复杂的特征）。

? 经过多层考核最终只有最强的魔法师才能成为大魔导师（AI 预测出最优结果）。

比喻： 这就像深度神经网络每一层的激活函数确保最重要的信息传递最终形成智能预测。

另一种比喻：水闸与激活函数 想象一个水坝它控制着水流的流动方式不同的水闸系统就像不同的激活函数： ? ReLU 水闸：只有水位达到一定高度（≥0）水闸才会打开；如果水位太低（负值）水闸就不会开。

? Sigmoid 水闸：水闸会根据水位高度逐渐调整开合程度（类似 0 到 1 的平滑输出）。

? Tanh 水闸：可以控制双向水流允许正向和负向的水流通过（-1 到 1）。

比喻： 激活函数就像水闸决定信息如何流动确保神经网络学习复杂的模式而不仅仅是线性计算。

结论：激活函数的关键作用 它决定哪些信息能传递到下一层哪些信息被屏蔽。

它给神经网络带来了“非线性能力”让 AI 解决复杂问题而不仅仅是简单的加法计算。

不同的激活函数适用于不同的任务比如 ReLU 适用于深度网络Sigmoid 适用于概率预测Tanh 适用于情感分析等。

思考：你觉得在现实生活中还有哪些场景符合“激活函数”的特点？ 喜欢职场小聪明请大家收藏：()职场小聪明20小说网更新速度全网最快。

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