MATLAB神经网络激活函数实现与分析

基于 MATLAB 的神经网络激活函数实现，挺适合做实验和可视化的。文档讲得比较全，从老牌的 Sigmoid 到常用的 ReLU，再到像 ELU、PReLU 这种改良版，也都带了和优劣。

MATLAB 的优势就在于仿真和图形功能强，用它写激活函数，调试直观，出图也方便。如果你是研究类的需求，比如对比不同函数在深层网络里的表现，这份资源挺合适。

像 ReLU 和 Softplus 的对比，文档也写得蛮细，优缺点摆得明明白白。如果你之前只知道用 ReLU，那你看看这几种替代方案，搞不好就能提升一波性能。

还有一点挺实用：这套资源不止有，还有 MATLAB 环境下的代码实现。你要是习惯用 Python，可以顺便参考下文末推荐的 Python 版激活函数实现。

，适合做神经网络结构实验的同学。如果你对比过 PyTorch 和 Keras 的激活函数库，会发现 MATLAB 的方式虽然偏学术，但灵活度更高。嗯，推荐你直接收藏。