在神经网络最后的输出层

在神经网络最后的输出层，通常会使用激活函数将最后一层神经元得到的数据再进行计算，最终得到一个输出的结果，这里称该函数为激活函数，比对输出表达式为，当最后一层输出元得到的数据大于0，则输出1，小于0则输出0，这种称为阶跃函数，常见的激活函数有阶跃函数，sigmoid，ReLU，tanh函数

函数比较简单，但是通常情况下，我们输入的数一般不会只是简单的一个数，一般是一个向量，将上面的函数使用numpy模块进行一下改造。

y=x>0 利用numpy的广播功能，将numpy数组依次和0进行对比，当大于0的时候返回True，否则返回False再将True和False转换为int的0和1

阶跃函数在行为上表现的过于激进，更多的情况下我们希望在神经网络中得到一种更为平滑的输出，由其在分类问题中，比如我们一共可能有5种输出结果，我们希望在最后的激活函数中得到这5种结果的概率，取概率最大的那种可能结果，这时我们就不希望用到上面这种过于激进的函数，我们可以使用sigmoid函数。