神經網路中使用最頻繁的激勵函數是什麼

在神經網路中，最常用的激勵函式是ReLU（修正線性單元）函式。ReLU函式是一種常用的非線性激活函式，它在神經網路的輸入層和隱藏層之間被廣泛使用，以增加神經網路的非線性表達能力。

ReLU函式的公式是：f(x) = max(0, x)。這個函式在神經元的輸入大於零時，輸出為輸入值；在神經元的輸入小於或等於零時，輸出為零。這種特性使得ReLU函式在處理深度學習問題時，能夠有效地抑制梯度消失問題，從而提高神經網路的訓練效果。

此外，Sigmoid和Tanh函式也是常用的非線性激活函式，它們分別在神經網路的隱藏層和早期層中被使用。這兩種函式的特性是，當神經元的輸入值大於零時，輸出值會逐漸減小；當神經元的輸入值小於或等於零時，輸出值接近於零。

然而，需要注意的是，對於不同類型的神經網路和具體的問題，可能還需要使用其他的激勵函式，例如Leaky ReLU、Softmax等。因此，選擇最頻繁使用的激勵函式取決於具體的套用場景和需求。