激励函数的定义
1、pai是音乐属于：拍
2、Ann的全称是指人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）。
3、pai是电商术语：拍下
4、ANN是指由大量的处理单元(神经元)互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。[1]人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
5、激励信号一般是用来给传感器提供工作的能量或者电能的。像应变电桥的用来恒压供电的，振弦式的是用来激发振动的。
6、ArtificialNeuralNetwork
7、这里还要提一下：为什么要使用非线性的激活函数？
8、拍由两个频率相接近的声音合成的一个低频变幅的声音。常见的拍现象有：钟声明显的忽强忽弱变化和发电机开动时的磁铁哼嗡声等。在受迫振动中，当激励函数频率与振动系统频率接近时，也可观察到拍的现象。
9、传感器激励信号含义是作为信号输入用的，它使网络具有一定的相应（输出），对于一个给定的网络响应（输出）与激励（输入）之间具有特定的函数关系。
10、传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
11、pai有多个含义，有分别如下：
12、Ann从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
13、取输入x（t）=8（t），则有X（s）=l，所以I输出Y（s）=G（s）X（s）=G（s）。传递函数求取公式：当x⑵f=S（t），G（s）=L[y（t）]。
14、传递函数是由系统的本质特性确定的，与输入量无关。知道传递函数以后，就可以由输入量求输出量，或者根据需要的输出量确定输入量了。
15、传递函数也叫转移函数，所谓传递函数即线性定常系统在零初始条件下，输出量的拉氏变换式与输入量的拉氏变换式之比。
16、pai是圆周率：π
17、激活函数的另一个重要的作用是执行数据的归一化，将输入数据映射到某个范围内，再往下传递，这样做的好处是可以限制数据的扩张，防止数据过大导致的溢出风险。
18、f(*)称为激活函数或激励函数（ActivationFunction），激活函数的主要作用是完成数据的非线性变换，解决线性模型的表达、分类能力不足的问题;
19、当然不是。对于线性系统来说，系统响应=零状态响应+零输入响应，并且零状态响应就是激励与系统函数的卷积，再加上零输入响应，波形当然不会不产生变化。而对于非线性系统来说，更不可能无变化。波形无变化的是倍乘和尺度变化吧
20、因为如果使用线性的激活函数，那么输入x跟输出y之间的关系为线性的，便可以不需要网络结构，直接使用线性组合便可以。只有在输出层极小可能使用线性激活函数，在隐含层都使用非线性激活函数。
21、传递函数是指零初始条件下线性系统响应（即输出）量的拉普拉斯变换（或z变换）与激励（即输入）量的拉普拉斯变换之比。记作G（s）=Y（s）/U（s），其中Y（s）、U（s）分别为输出量和输入量的拉普拉斯变换。
22、圆周率（Pi）是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比，是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。在分析学里，π可以严格地定义为满足sinx=0的最小正实数x。
23、拍下是指从购买商品到付款到交易平台的过程。当“拍”好了宝贝，等于买卖合同前面部分已经签好。接下来，如果你有运费或者其它需要卖家修改的，请卖家修改。当卖家修改好以后会通知你“修改好了”。
24、传递函数是指零初始条件下线性系统响应(即输出)量的拉普拉斯变换(或z变换)与激励(即输入)量的拉普拉斯变换之比。记作G(s)=Y(s)/U(s)，其中Y(s)、U(s)分别为输出量和输入量的拉普拉斯变换。传递函数是描述线性系统动态特性的基本数学工具之一，经典控制理论的主要研究方法--频率响应法和根轨迹法--都是建立在传递函数的基础之上。
25、为了使网络（电路)处于一种稳定的工作状态，而为网络提供的电压，它是为使网络正常工作提供能量用的。供电电压与响应没有确定的函数关系。
26、传递函数通常用于单输入、单输出的模拟电路，主要用在信号处理、通信理论、控制理论。这个术语经常专门用于如本文所述的线性时不变系统(LTI)。
27、设一个系统的输入函数为x(t)，输出函数为y(t)，则y(t)的拉氏变换Y(s)与x(t)的拉氏变换X(s)的商:W(s)=Y(s)/X(s)称为这个系统的传递函数。
28、激活函数的主要作用是改变之前数据的线性关系，如果网络中全部是线性变换，则多层网络可以通过矩阵变换，直接转换成一层神经网络。所以激活函数的存在，使得神经网络的“多层”有了实际的意义，使网络更加强大，增加网络的能力，使它可以学习复杂的事物，复杂的数据，以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射。
29、传递函数也是《积分变换》里的概念。对复参数s，函数f(t)*e^(-st)在(-∞，+∞)的积分，称为函数f(t)的(双边)拉普拉斯变换，简称拉氏变换(如果是在[0,+∞)内积分，则称为单边拉普拉斯变换，记作F(s)，这是个复变函数。
30、神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。