示例中 Keras 模型各層使用的激活函數是什麼？
在人工智慧領域的 Keras 模型的給定範例中，層中使用了多個激活函數。激活函數在神經網路中發揮重要作用，因為它們引入了非線性，使網路能夠學習複雜的模式並做出準確的預測。在 Keras 中，可以為模型的每一層指定激活函數，從而可以靈活地設計網路架構。
示例中Keras模型各層使用的激活函數如下：
1.ReLU（整流線性單元）：ReLU是深度學習中最常用的激活函數之一。 它定義為 f(x) = max(0, x)，其中 x 是函數的輸入。 ReLU 將所有負值設置為零並保持正值不變。 該激活函數計算效率高，有助於緩解梯度消失問題。
2. Softmax：Softmax常用於多類分類問題的最後一層。 它將前一層的輸出轉換為類的概率分佈。 Softmax 定義為 f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j]))，其中 x[i] 是第 i 類函數的輸入，總和取所有類。 softmax 函數的輸出值總和為 1，使其適合概率解釋。
3. Sigmoid：Sigmoid是二元分類問題中常用的激活函數。 它將輸入映射到 0 到 1 之間的值，表示輸入屬於正類的概率。 Sigmoid 定義為 f(x) = 1/(1 + exp(-x))。 它平滑且可微分，使其適合基於梯度的優化算法。
4. Tanh（雙曲正切）：Tanh 與 sigmoid 函數類似，但將輸入映射到 -1 到 1 之間的值。它的定義為 f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x))。 Tanh 通常用於神經網絡的隱藏層，因為它引入了非線性並有助於捕獲複雜的模式。
這些激活函數廣泛應用於各種神經網絡架構中，並已在不同的機器學習任務中被證明是有效的。 根據手頭的問題和數據的特徵選擇合適的激活函數非常重要。
為了說明這些激活函數的用法，請考慮一個用於圖像分類的神經網絡的簡單示例。 輸入層接收圖像的像素值，後續層應用卷積運算，然後進行 ReLU 激活來提取特徵。 最後一層使用 softmax 激活來生成圖像屬於不同類別的概率。
給定範例中 Keras 模型各層中使用的激活函數為 ReLU、softmax、sigmoid 和 tanh。這些函數中的每一個都有特定的目的，並根據問題的要求進行選擇。了解激活函數的作用對於設計有效的神經網路架構非常重要。
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