在神经网络的设计与训练过程中，激励函数的选择至关重要，它决定了神经元的输出特性。MATLAB作为一种强大的数学计算工具，提供了丰富的神经网络工具箱，使得修改激励函数变得简单易行。本文将详细介绍如何在MATLAB中修改激励函数。

总结来说，修改激励函数主要分为以下两个步骤：

1. 选择或定义新的激励函数；
2. 将新的激励函数应用到神经网络中。

详细步骤如下：

1. 选择或定义新的激励函数 MATLAB提供了多种内置的激励函数，如sigmoid、tanh、ReLU等。如果这些函数不能满足需求，用户也可以自定义激励函数。以下是定义一个简单的自定义激励函数的示例：

function output = custom_activation(input)
    output = 1.0 ./ (1 + exp(-input)); % 示例：使用Sigmoid函数
end

2. 将新的激励函数应用到神经网络中 如果使用的是MATLAB的神经网络工具箱，可以通过以下步骤修改激励函数：

• 打开神经网络设计器（Neural Network Designer）；
• 选择已创建的网络或新建一个网络；
• 双击某一层的激励函数图标，会打开激励函数选择对话框；
• 选择'Custom'选项，然后浏览并选择你自定义的激励函数文件；
• 应用并保存更改。 如果是通过代码创建和训练网络，可以直接在创建层的代码中指定激励函数，如下所示：

NN = layer([numInputs numOutputs], 'Activation', @custom_activation);
NN = trainNetwork(TrainData, TrainOut,>NN);

通过以上方法，便可以在MATLAB中轻松修改神经网络的激励函数。

总结，合理选择和修改激励函数对于改善神经网络性能至关重要。MATLAB为用户提供了灵活的修改手段，使得研究和实验更加高效和便捷。