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激活函数（Activation Function）是神经网络中的一种数学函数，它的作用是为神经元（或人工神经元）引入非线性特性，从而使神经网络能够学习和表示更复杂的函数。激活函数通常位于神经元的输出端，接收来自前一层的加权输入，然后生成神经元的输出。
以下是激活函数的一些主要用途：
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引入非线性特性：如果神经网络中没有激活函数，那么整个网络将是一个线性模型。线性模型具有有限的表示能力，只能处理线性关系。通过引入激活函数，神经网络可以捕捉和学习非线性模式和特征，使其能够适应更广泛的数据分布。
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增加网络的表达能力：不同类型的激活函数可以引入不同的非线性特性，例如 S 型函数（如 Logistic 函数）和 ReLU（Rectified Linear Unit）函数，可以用于捕捉不同类型的数据模式。这样，神经网络可以表示更复杂的函数，从而更好地拟合数据。
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控制神经元的激活程度：激活函数还可以控制神经元的激活程度。例如，ReLU 激活函数在输入大于零时保持神经元激活，而在输入小于零时将其关闭。这种性质可以加速神经网络的训练，因为它允许神经元在训练过程中更快地适应。
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解决梯度消失问题：某些激活函数，如 Leaky ReLU 和 Parametric ReLU，可以在一定程度上减轻梯度消失问题，有助于更深层次的神经网络的训练。
常见的激活函数包括：
- Sigmoid函数：将输入映射到0到1之间的值，通常用于二元分类问题。
- Tanh函数：将输入映射到-1到1之间的值，也用于分类问题和回归问题。
- ReLU函数：在输入大于零时返回输入值，否则返回零，是目前最常用的激活函数。
- Leaky ReLU：类似于ReLU，但在输入小于零时返回一个小的负数，以避免死神经元问题。
- Softmax函数：通常用于多类别分类问题，将输入映射成一个概率分布。
选择适当的激活函数对于神经网络的性能非常重要，通常需要根据特定任务和网络结构进行调整。