Tensorflow 激勵函式 Activation Function
執行時啟用神經網路中某一部分神經元，將啟用資訊向後傳入下一層的神經系統。激勵函式的實質是非線性方程。 Tensorflow 的神經網路 裡面處理較為複雜的問題時都會需要運用激勵函式 activation function．
如下圖
在少量層結構中, 我們可以嘗試很多種不同的激勵函式. 在卷積神經網路 Convolutional neural networks 的卷積層中, 推薦的激勵函式是 relu. 在迴圈神經網路中 recurrent neural networks, 推薦的是 tanh 或者是 relu
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通俗理解神經網路之激勵函式(Activation Function)
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13激勵函式(Activation Function)
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[TensorFlow 學習筆記-06]啟用函式(Activation Function)
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機器學習入門——常用啟用函式(Activation Function)表格形式總結
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神經網路の啟用函式(Activation Function)
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激勵函式-Activation Funciton
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「學習筆記」啟用函式Activation Function
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神經網路之啟用函式(Activation Function)（附maxout）
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