本站原创文章，转载请说明来自《老饼讲解-BP神经网络》www.bbbdata.com
本文讲解matlab神经网络工具箱的传递函数，包括传递函数名称，图象，表达式等。
通过本文可以更好的了解matlab神经网络激活函数的使用。
本节展示matlab工具箱中所有传递函数/激活函数的名称
传递函数的参数与名称
matlab神经网络工具箱的传递函数有如下：
| 函数名称 | 函数中文名称 | 英语解释 |
| tansig | 对称S形函数 | Symmetric sigmoid transfer function. |
| logsig | 对数S形函数 | Logarithmic sigmoid transfer function. |
| elliotsig | Elliot S形函数 | Elliot sigmoid transfer function. |
| hardlim | 正硬限制函数 | Positive hard limit transfer function. |
| hardlims | 对称硬限制函数 | Symmetric hard limit transfer function. |
| poslin | 正线性函数 | Positive linear transfer function. |
| purelin | 线性函数 | Linear transfer function. |
| satlin | 正线性饱和函数 | Positive saturating linear transfer function. |
| satlins | 对称线性饱和函数 | Symmetric saturating linear transfer function. |
| netinv | 反比函数 | Inverse transfer function. |
| tribas | 三角基函数 | Triangular basis transfer function. |
| radbas | 径向基函数 | Radial basis transfer function. |
| radbasn | 标准化径向基函数 | Radial basis normalized transfer function. |
| compet | 竞争函数 | Competitive transfer function. |
| softmax | 软最大化函数 | Soft max transfer function. |
✍️说明
这里的激活函数虽然多，但并不是所有的传递函数都适用于BP神经网络，
例如compet就是用于竞争神经网络的，而非BP
本节展示matlab工具箱中所有传递函数/激活函数的图像
神经网络工具箱-各个传递函数的图象
神经网络工具箱-各个传递函数/激活函数的图象如下：
(不包含radbasn,softmax,compet，这几种传递函数只适用于多维，无法画图)
各个传递函数的数学表达式为：
(1) tansig 对称S形函数
(2) elliotsig (Elliot S形函数)
(3) logsig 对数S形函数
(4) compet 竞争函数
将向量中最大者置1，其余置0.
例子，compet([0.2 0.5 0.8 ]) = [0 0 1]
(5) hardlim 正硬限制函数
(6) hardlims 对称硬限制函数
(7) poslin 正线性函数
(8) purelin 线性函数
(9) satlin 正线性饱和函数
(10) satlins 对称线性饱和函数
(11) netinv 反比函数
在 时，作如下处理：
(12) tribas 三角基函数
(13) radbas 径向基函数
(14) radbasn 标准化径向基函数
为了减少exp计算产生数值问题，可对xi作如下处理：
(15) softmax 软最大化函数
End
