所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
（1）激活函数（activation function）：这个函数一般是非线性函数，也就是每个神经元通过这个函数将原有的来自其他神经元的输入做一个非线性变化，输出给下一层神经元...
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Compared with the existing stability results of neutral-type neural networks, the activation function of neural networks studied in this chapter has a more general form.
与现有中立型神经网络的稳定性结果相比,本章所研究的神经网络的激活函数具有更一般的形式。
参考来源 - 时滞随机神经网络的稳定性研究Furthermore, the outcomes of the chapter remove the restriction on the boundedness of the activation function, include or improve part of the conclusions drawn from the existing literatures.
另外,所得结论去掉了激活函数有界的限制,包含或改进了已有文献中的部分结论。
参考来源 - 几类时滞递归神经网络的稳定性和概周期性研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
使用条件语句来激活函数的目的是什么？
What is the purpose of using conditional statements to activate a function?
一个良好的激活函数的选择是对的神经网络设计的重要组成部分。
Selection of a good activation function is an important part of the design of a neural network.
本文研究了一类具偏李·普希兹连续和单调增加激活函数的神经网络绝对指数稳定性问题。
This paper investigates the absolute exponential stability of generalized neural networks with a general class of partially Lipschitz continuous and monotone increasing activation functions.
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