在这篇文章中，我们将回答以下问题：
- 你想了解神经网络中最简单的激活函数是什么吗？
- 什么是恒等函数？
- 作为AI术语，我们需要了解激活函数和转移函数的哪些知识？
- 激活函数与净输入函数是一回事吗？
- 是否有可能将净输入函数用作激活函数？
- 通过更多了解神经网络中的恒等函数，将帮助你使用C++软件构建C++应用程序。
目录
- 我们所说的“人工智能”是什么意思？
- 机器学习（ML）与人工智能（AI）有何不同？
- 激活函数在最小人工神经元工作方式中扮演什么角色？
- 什么是恒等函数（y = x）？
- C++中使用恒等函数的示例？
- 我们所说的“人工智能”是什么意思？
1. 人工智能（AI）
人工智能，也称为AI，指的是在机器中模拟人类智能，这些机器被编程为像人类一样思考并模仿他们的行为。这个术语也可以应用于任何表现出与人类心智相关的特征的机器，如学习和解决问题。
除了AI这个术语，我们还应该添加这些术语。
2. 机器学习（ML）与人工智能（AI）有何不同？
机器学习（ML）是研究计算机算法自动通过经验改进的学科。虽然我们经常看到广告中说“智能”或“使用AI”，但实际上，还没有真正的、严格意义上的AI。我们将所有与AI相关的事物称为AI技术。AI，根据其字典定义，可能与人工通用智能（也称为强AI）有关。还有人工生物智能（ABI）这个术语，它试图模拟‘自然’智能。
3. 激活函数在最小人工神经元工作方式中扮演什么角色？
最小人工神经元有一个激活值（a）、一个激活函数（phi()）和加权（w）的输入网络连接。因此，它有一个激活值、一个激活函数，以及一个或多个权重，这取决于它的输入网络数量。
激活函数（phi()），也称为转移函数或阈值函数，它根据净输入函数的给定值（sum）确定激活值（a = phi(sum)）。在这里，sum是它们权重中的信号之和，激活函数是这个和的新值，具有给定的函数或条件。换句话说，激活函数是将所有加权信号的和转换为该信号的新激活值的方法。有不同类型的激活函数，通常使用的是线性（恒等）、双极性和逻辑（sigmoid）函数。激活函数及其类型在这里有详细解释。
在C++（以及大多数编程语言）中，你可以创建自己的激活函数。注意，sum是净输入函数的结果，它计算所有加权信号的和。我们将使用sum作为输入函数的结果。在这里，人工神经元（输出值）的激活值可以通过激活函数如下所示，
通过使用这个sum净输入函数值和phi()激活函数，让我们看看C++中的一些激活函数，
4. 什么是恒等函数（y = x）？
恒等函数，也称为恒等关系或恒等映射或恒等变换，是数学中的一个函数，它总是返回用作其参数的相同值。我们可以简单地说它是y=x函数或f(x)=x函数。这个函数也可以作为一些AI应用中的激活函数。
这是一个非常简单的激活函数，也是恒等函数，
float phi(float sum) {
return sum; // 恒等函数，线性转移函数 f(sum)=sum
}这个函数的返回值应该是浮点数（float, double, long double），因为权重通常在0和1.0之间。
正如你在恒等函数中看到的，激活函数等同于恒等函数。因此，在这类网络中，激活值可以直接如下写出，而不需要使用phi()，
5. C++中使用恒等函数的示例？
这里是一个关于如何在C++中使用恒等函数的完整示例。
