这段代码的作用，加注释

import numpy as np

def sigmoid(x):
    """
    sigmoid函数的实现
    """
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def softmax(x):
    """
    softmax函数的实现
    """
    exp_x = np.exp(x)
    return exp_x / np.sum(exp_x)

def relu(x):
    """
    relu函数的实现
    """
    return np.maximum(0, x)

这段代码实现了三个常用的激活函数：sigmoid、softmax和ReLU。它们在神经网络中经常用于激活函数，以增强神经元之间的非线性关系。具体而言，这段代码：

- 实现了sigmoid函数，它将输入的值映射到0到1之间，因此通常用于二元分类问题；
- 实现了softmax函数，它将输入的向量映射到概率分布上，因此通常用于多元分类问题；
- 实现了ReLU函数，它将输入的负值变为0，因此通常用于提高神经网络的非线性特征提取能力。

相关问题

给这段代码加详细的注释

下面是一个示例代码，对注释进行说明：

# 定义一个函数，参数为一个列表
def sum_list(lst):
    # 初始化一个变量，用来记录总和
    total = 0
    # 遍历列表中的每一个元素
    for num in lst:
        # 将每个元素加入到总和中
        total += num
    # 返回总和
    return total

# 定义一个列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 调用函数，并传入列表作为参数
result = sum_list(numbers)

# 打印结果
print(result)

注释解释：

- `#` 开头的行是注释，用来解释代码的作用和细节。
- `def sum_list(lst):` 定义了一个函数，函数名为 `sum_list`，接受一个参数 `lst`，表示一个列表。
- `total = 0` 初始化一个变量 `total`，用来记录总和，初始值为 0。
- `for num in lst:` 循环遍历列表 `lst` 中的每一个元素，依次用变量 `num` 来表示。
- `total += num` 将每个元素 `num` 加入到总和 `total` 中。
- `return total` 函数返回总和 `total`。
- `numbers = [1, 2, 3, 4, 5]` 定义了一个列表 `numbers`，包含 1 到 5 这 5 个数字。
- `result = sum_list(numbers)` 调用 `sum_list` 函数，并传入参数 `numbers`，将函数的返回值保存在变量 `result` 中。
- `print(result)` 打印变量 `result` 的值。

注释这段代码

这里是一段示例代码，使用Python语言编写，以下是注释：

# 定义一个函数，名为 add_numbers，接收两个参数
def add_numbers(x, y):
    # 计算 x 和 y 的和
    result = x + y
    # 返回计算结果
    return result

# 调用 add_numbers 函数，传入两个参数 3 和 5
# 并将函数返回值赋值给变量 sum_result
sum_result = add_numbers(3, 5)

# 打印 sum_result 变量的值
print(sum_result)

该代码定义了一个函数 `add_numbers`，该函数接收两个参数 `x` 和 `y`，计算它们的和并返回结果。代码中还展示了如何调用该函数，并将函数返回值赋值给变量 `sum_result`，并打印该变量的值。

注释是在代码中添加的文本，用于解释代码的功能和目的。注释通常以 `#` 开头，以便计算机忽略它们。注释对于代码的可读性和维护性至关重要，因为它们帮助其他人理解代码的作用和实现方式。