Neural network Don'；难道神经网络中的所有神经元都会激发/激活吗？

激活函数和博客/帖子不断提到神经元未被激活或未被激发，这让我有点困惑

但从数学上讲，如果任何激活函数（无论是sigmoid，tanh，relu）计算出的输出值都是0，那么这个值不是仍然会被赋予下一层中所有连接的神经元吗？ 如果是这样的话，这不意味着这个神经元仍在放电/激活吗

还是我错了，神经元真的没有放电，它真的没有给下一层中任何连接的神经元提供任何价值？这在数学上是如何工作的

请帮我澄清我的困惑：）

诸如“未激活”、“未激发”之类的表达，以及“神经元”这一术语本身，都只是隐喻性的描述，不应该从表面上看。它们只是用来口头描述机器学习中使用的（人工）神经网络和生物的实际神经网络之间的（非常）松散的类比，但仅此而已

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正如您正确怀疑的那样，在这种情况下，“神经元”确实会产生输出值0，并在网络中传播。因为，实际上，那里没有任何神经元，只有计算机程序中的变量，出于数学和计算的原因，这些变量必须始终有一个值。

啊，感谢上帝！我已经认为这是因为生物学上的比较，但像“不激活”这样的词一直让我很反感。谢谢你消除了我的困惑！我想现在删除这个问题，但如果有一个人感到困惑，可能会有更多：）谢谢！