现代生物学表明，人的神经系统中大概有860亿神经元，而这数量巨大的神经元之间大约是通过10141015个突触连接起来的。每个神经元都从树突接受信号，同时顺着某个轴突传递信号。比如说，我们在逻辑回归中用到的sigmoid函数就是一种激励函数，因为对于求和的结
Activation Function:前几期的文章，我们介绍了激励函数的感念，为何需要激励函数，那么在TensorFlow中如何使用激励函数。具体激励函数的具体细节，我们会随着文章的不断分享，逐渐介绍。从TensorFlow数据结构图，我们可以看出Ten
且线性函数不能收敛，这在实际应用中，并不是所有的事情是符合线性关系。Tensorflow 的神经网络里面处理较为复杂的问题时都会运用激励函数 activation function。通过使用激励函数引入非线性因素后，使神经网络的训练更强大。
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