Fal 激活函数：非线性学习的关键

Fal 激活函数的作用是将输入信号转换为输出信号，使神经网络能够学习非线性函数。它是一种非对称的激活函数，具有低饱和度和高灵敏度的特点。其公式为：f(x) = x / (1 + |x|)，当输入值在[-1,1]之间时，输出值与输入值相同；当输入值超过这个范围时，输出值会趋近于1或-1，但不会达到饱和状态，因此可以避免梯度消失的问题。此外，fal激活函数还具有快速收敛、减少过拟合等优点，适用于深度神经网络的训练。