深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点

感知机（Perceptron）一般只有一个输入层与一个输出层，导致了学习能力有限而只能解决线性可分问题。多层感知机（Multilayer Perceptron）是一类前馈（人工）神经网络及感知机的延伸，它至少由三层功能神经元（functional neuron）组成（输入层，隐层，输出层），每层神经元与下一层神经元全互连，神经元之间不存在同层连接或跨层连接，其中隐层或隐含层（hidden layer）介于输入层与输出层之间的，主要通过非线性的函数复合对信号进行逐步加工，特征提取以及表示学习。多层感知机的强大学习能力在于，虽然训练数据没有指明每层的功能，但网络的层数、每层的神经元的个数、神经元的激活函数均为可调且由模型选择预先决定，学习算法只需通过模型训练决定网络参数（连接权重与阈值），即可最好地实现对于目标函数的近似，故也被称为函数的泛逼近器（universal function approximator）。