大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于网络函数的问题，于是小编就整理了2个相关介绍网络函数的解答，让我们一起看看吧。
二阶网络函数是什么？
二阶网络函数指的是动态电路激励作用下下，响应（输出）相量与激励（输入）相量之比，称为网络函数（network functions），记为H。在拉普拉斯变换下，将任意激励表示为E(S)，响应表示为D(S)，则H(S)=D(S)/E(S)。
在频率为ω的单一正弦激励下，正弦稳态响应（输出）相量为E(jω)，激励（输入）相量为D(jω)，则H(jω)=E(jω)/D(jω)。
bp神经网络中激励函数怎么确定？
在BP神经网络中，激励函数的选择非常重要，因为它会直接影响神经元的输出以及整个网络的学习能力和收敛速度。常用的激励函数包括Sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数等。
确定激励函数的选择通常需要考虑以下几点：
1. 非线性：激励函数必须是非线性的，这样神经网络才能够学习和逼近复杂的非线性函数关系。
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2. 可微性：在反向传播算法中，梯度下降需要计算激励函数的导数，因此激励函数必须是可微的，或者至少是几乎处处可微的。
3. 梯度消失问题：Sigmoid和tanh函数在输入值较大或较小时，梯度会趋近于0，从而导致梯度消失。因此，为了避免这个问题，一些新的激励函数，如ReLU（Rectified Linear Unit）函数或者Leaky ReLU函数被提出来。
到此，以上就是小编对于网络函数的问题就介绍到这了，希望介绍关于网络函数的2点解答对大家有用。
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