一、什么是激活函数？
在神经网络中，激活函数决定了神经元是否应该被激活。当输入数据经过一个神经网络节点时，这个节点会计算出加权和，再通过激活函数进行非线性变换，最终输出一个非线性的结果值。
简单而言，激活函数负责将输入信号的线性变化转换成非线性的响应，帮助神经网络理解更加复杂的输入数据。
以下是一个简单的Sigmoid激活函数的例子：
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
二、不同种类的激活函数
激活函数是神经网络中一个非常重要的组成部分，它的设计直接影响着模型的表现。以下我将会介绍几种常见激活函数的优缺点。
1. Sigmoid激活函数
Sigmoid是最常见的激活函数之一。当输入很大或很小时，Sigmoid函数的导数趋于0，梯度消失的问题会很明显。但是在一些二分类模型和少量隐藏节点的神经网络中，仍然有着一些应用。
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
2. Tanh激活函数
Tanh函数在过去被广泛应用于神经网络中，在输入变化小时，有着相对较大的梯度。然而，当输入较大或较小时，Tanh函数的梯度仍然存在消失问题，因此用的不是很多。
def tanh(x):
return np.tanh(x)
3. ReLU激活函数
ReLU是最常用的激活函数之一，存在着很好的非线性特性和简单的计算过程。当输入大于0时，ReLU函数的导数为1，避免了梯度消失问题；而当输入小于等于0时，ReLU函数的导数为0，使得神经元输出为0，避免了神经元过度激活。
def relu(x):
return np.maximum(x, 0)
4. LeakyReLU激活函数
LeakyReLU是ReLU的缺陷之一的改进版，由于ReLU激活函数在x<0时，输出为0，从而导致一部分神经元变为“死神经元”，不再发挥作用，因此LeakyReLU激活函数解决了这个问题。当x<0时，LeakyReLU需要乘上很小的数，这样就不会输出0了，而是输出很小的值，使“死神经元”继续发挥作用。
def leaky_relu(x):
return np.maximum(0.001 * x, x)
三、如何选择激活函数？
选择合适的激活函数需要考虑数据的类型和神经网络的结构。以下是一些常见激活函数的适用场景：
1. Sigmoid
Sigmoid主要适用于二分类问题，一般不建议使用。如果必须使用，则需要注意初始化神经网络的权重参数，不要让Sigmoid函数在输入极端取值时出现梯度消失问题。
2. Tanh
Tanh适用于中小规模的神经网络中，但同样存在着梯度消失问题，需要注意输入取值的范围。
3. ReLU
ReLU是目前主流的激活函数之一，由于不存在梯度消失问题，一般在神经网络的中间层和输出层中广泛应用。
4. LeakyReLU
LeakyReLU可以在ReLU的基础上避免死神经元的问题，适用于中小规模的卷积神经网络中。
选择合适的激活函数需要根据具体的任务及模型结构选择，需要根据具体场景来验证选择的激活函数是否真正符合自己的场景。
