激活函数（Activation Function）是人工神经网络中用于将神经元的输入映射到输出的函数，它引入了非线性特性，使得网络能够学习复杂的函数映射。在神经网络中，激活函数负责将神经元的输入通过加权和求和后，通过一个非线性函数进行转换，从而产生输出。这种非线性转换是关键，因为它允许神经网络模拟和学习数据中的复杂模式。
激活函数的主要作用是引入非线性因素，提高了模型的表达能力。如果没有激活函数，神经网络将只能进行线性变换，这限制了其表达能力。常见的激活函数包括sigmoid、tanh、ReLU等。这些函数各有优缺点，例如sigmoid函数在输出范围上限制在0到1之间，适合用于概率输出；而ReLU（Rectified Linear Unit）则因其简单性和有效性而被广泛使用。
激活函数的选择对神经网络的性能有很大影响。合适的激活函数可以使神经网络具有非线性、可导等特性，从而能够逼近任何非线性模型，提高神经网络的泛化能力。此外，激活函数还可以使每一层的输出不再是上层输入的线性函数，而是引入非线性因素，这使得神经网络能够应用到更多元化的场景中。
激活函数在神经网络中起到了至关重要的作用，它不仅引入了非线性特性，还增强了模型的表达能力和学习能力
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