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激活函数是神经网络中的一种关键组件，它决定了神经元的输出是否应该被激活，或者说是否应该被传递到下一层。简单来说，激活函数是一种数学函数，用于给神经网络的输出添加非线性因素，使得网络可以学习和模拟复杂函数，进而处理复杂的任务。 激活函数的核心作用在于引入非线性，因为如果没有非线性，无论神经网络有多少层，其输出都将仅仅是输入的线性组合，这样就无法解决非线性问题。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。 以Sigmoid函数为例，它的数学表达式为σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其输出值在0到1之间，可以被看作是概率值。Sigmoid函数在早期的神经网络中被广泛使用，但它存在着梯度消失的问题，特别是在输入值远离0的时候。 为了解决这一问题，出现了ReLU（线性整流函数），其表达式为f(x) = max(0, x)。当输入为正时，ReLU函数直接输出；当输入为负时，输出为0。这种简单的处理有效缓解了梯度消失问题，并且使得训练过程更加快速。 除了Sigmoid和ReLU，还有Tanh（双曲正切函数）、Softmax、ELU等多种激活函数，每种函数都有其独特的优点和适用场景。在实际应用中，选择合适的激活函数对于模型的性能至关重要。 总结来说，激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们通过引入非线性，使得神经网络能够学习和模拟复杂的关系，是神经网络解决实际问题的关键所在。