matlab中神经网络训练模型有哪些可用激励函数

在MATLAB中，神经网络训练模型有以下常用的激励函数： 1. sigmoid函数（'logsig'）：将输入映射到0~1之间，常用于二分类问题或将输出转化为概率值。 2. 双曲正切函数（'tansig'）：将输入映射到-1~1之间，常用于回归问题。 3. 线性函数（'purelin'）：直接输出输入值，常用于回归问题。 4. softmax函数（'softmax'）：将多个输出映射到0~1之间，并且归一化后的输出值之和为1，常用于多分类问题。 5. 正弦函数（'sinusoid'）：将输入映射到-1~1之间，常用于周期性数据的建模。 6. 高斯函数（'gaussian'）：将输入映射到0~1之间，常用于非线性回归问题。 7. 拉普拉斯函数（'laplace'）：将输入映射到0~1之间，常用于非线性回归问题。 需要注意的是，在选择激励函数时，还需要考虑模型的结构和优化算法等因素，以确保模型的稳定性和收敛速度。