本文分析了激活函数对于神经网络的必要性，同时讲解了几种常见的激活函数的原理，并给出相关公式、代码和示例图。
激活函数概述
前言
人工神经元(Artificial Neuron)，简称神经元(Neuron)，是构成神经网络的基本单元，其主要是模拟生物神经元的结构和特性，接收一组输入信号并产生输出。生物神经元与人工神经元的对比图如下所示。
从机器学习的角度来看，神经网络其实就是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要学习的参数，其可以在机器学习的框架下通过梯度下降方法来进行学习。
激活函数定义
激活函数（也称“非线性映射函数”），是深度卷积神经网络模型中必不可少的网络层。
假设一个神经元接收 \(D\) 个输入 \(x_1, x_2,⋯, x_D\)，令向量 \(x = [x_1;x_2;⋯;x_
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