激活函数

　　激活函数主要作用：加入非线性

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

# 创建输入数据
x = np.linspace(-7, 7, 180)  # (-7, 7) 之间等间隔的 180 个点


# 激活函数的原始实现
def sigmoid(inputs):
    y = [1 / float(1 + np.exp(-x)) for x in inputs]
    return y


def relu(inputs):
    y = [x * (x > 0) for x in inputs]
    return y


def tanh(inputs):
    y = [(np.exp(x) - np.exp(-x)) / float(np.exp(x) - np.exp(-x)) for x in inputs]
    return y


def softplus(inputs):
    y = [np.log(1 + np.exp(x)) for x in inputs]
    return y


# 经过 TensorFlow 的激活函数处理的各个 Y 值
y_sigmoid = tf.nn.sigmoid(x)#可以在tensorflow官网搜索tf.nn，查看各个激活函数
y_relu = tf.nn.relu(x)
y_tanh = tf.nn.tanh(x)
y_softplus = tf.nn.softplus(x)

# 创建会话
sess = tf.Session()

# 运行
y_sigmoid, y_relu, y_tanh, y_softplus = sess.run([y_sigmoid, y_relu, y_tanh, y_softplus])

# 创建各个激活函数的图像
plt.figure(1, figsize=(8, 6))

plt.subplot(221)
plt.plot(x, y_sigmoid, c='red', label='Sigmoid')
plt.ylim((-0.2, 1.2))
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(222)
plt.plot(x, y_relu, c='red', label='Relu')
plt.ylim((-1, 6))
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(223)
plt.plot(x, y_tanh, c='red', label='Tanh')
plt.ylim((-1.3, 1.3))
plt.legend(loc='best')

plt.subplot(224)
plt.plot(x, y_softplus, c='red', label='Softplus')
plt.ylim((-1, 6))
plt.legend(loc='best')

# 显示图像
plt.show()

# 关闭会话
sess.close()