激活函数是 人工神经网络中用于引入非线性因素的关键函数，它决定了神经元是否应该被激活，从而影响整个网络的信息传递和输出。以下是关于激活函数的详细解释：
定义
激活函数是在神经网络中运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。
常见类型
Sigmoid：将输入值压缩到0到1之间，常用于输出概率。
ReLU（Rectified Linear Unit）：简单高效，当输入为正数时输出该值，为负数时输出0。
Tanh（Hyperbolic Tangent）：将输入值压缩到-1到1之间。
Leaky ReLU：是ReLU的改进版，允许负数有微小的梯度。
ELU（Exponential Linear Unit）：在负数输入时引入一个小的负偏移量。
作用
引入非线性因素，使神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。
增加网络的表达能力，使其能够处理更复杂的数据模式。
缓解梯度消失问题，使得网络在训练过程中更加稳定。
应用
激活函数广泛应用于各种神经网络结构中，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
选择
选择合适的激活函数取决于具体的应用场景和网络需求。例如，Sigmoid适合用于二分类问题的输出层，而ReLU和Leaky ReLU在隐藏层中表现较好。
总结来说，激活函数在神经网络中起着至关重要的作用，通过引入非线性因素，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系，从而提高网络的表达能力和泛化能力。