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Sigmoid是早期神经网络模型中常见的非线性变换函数

传统神经网络常用的激活函数是sigmoid与tanh

（ ）激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，深层神经网络表达能力更强大，可以应用到众多的非线性模型中。

Sigmoid函数是一种非线性转换，可以实现实数域到（0, 1 ) 之间的转换

sigmoid函数在深度神经网络中梯度反向时容易导致梯度消失。