? 如果魔力值很高,考核门会全力开启,让魔法师顺利通过(相当于 Sigmoid 或 ReLU 把大数保留)。
? 如果魔力值一般,考核门可能会半开半闭,让部分魔法师勉强进入(相当于 Sigmoid 在 0 附近平滑过渡)。
比喻: 这个考核门就是激活函数,它决定哪些信息(魔法师)能继续传递,哪些信息(魔法师)会被屏蔽。
3. 进入下一层(神经网络的深度学习)
? 通过考核门的魔法师,进入更高级的学院,学习更复杂的魔法。
? 这一层的导师会根据他们的技能,进一步筛选、训练,并将合格者送往更高层次的殿堂。
? 只有经历多层训练的魔法师,最终才能成为大魔导师(神经网络最终完成学习和预测)。
比喻: 这就像一个深度神经网络,每一层的激活函数确保只有最有价值的信息传递到下一层,最终形成一个强大的 AI 预测模型。
另一种比喻:激活函数 = 交通信号灯
想象一个庞大的城市交通网络,有成千上万个路口,每个路口都设有交通信号灯,它们的作用就类似于神经网络的激活函数。
1. 车辆行驶(输入层)
? 每个路口都会收到大量的车流(输入数据)。
2. 红绿灯控制(激活函数)
? 如果车流量太小(输入值低),红灯阻止车辆前进(ReLU 设为 0)。