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Step Identity ReLu Sigmoid Tanh Leaky ReLU PReLU RReLU ELU SELU SReLU Hard Sigmoid Hard Tanh LeCun Tanh ArcTan SoftSign Softplus Signum Bent Identity Symmetrical Sigmoid Log Log Gaussian Absolute Sinusoid Cos Sinc
α
αr
tl
tr

Random α

More theoretical than practical, this activation function mimics the all-or-nothing property of biological neurons. It's not useful for neural networks, as its derivative is zero (except at 0 where it's undefined). This means that gradient based approaches for optimisation are not feasible.


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