激活函数是神经网络中的一种非线性函数，主要的作用就是将神经元的输入信号进行非线性变换，从而达到增强神经网络的表达能力的目的。如果没有激活函数，神经网络就只能进行线性变换，即每层输出只是前一层输出的线性组合，无法进行非线性变换，表达能力受到限制。而激活函数的引入可以将神经网络的输出进行非线性映射，增强神经网络的表达能力，使其能够适应各种复杂的数据分布。 常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等，不同的激活函数有各自的优缺点，选择合适的激活函数可以提高模型的性能。

激活函数是神经网络中一种非线性函数，它的作用是将神经元的输入信号进行非线性变换，提高神经网络的表达能力。如果没有激活函数，神经网络只能进行线性变换，无法进行非线性变换，表达能力受到限制。激活函数的引入可以将神经网络的输出进行非线性映射，使其适应各种复杂的数据分布。

常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等，它们具有各自的优缺点。例如，sigmoid函数可以将输入映射到0~1之间的范围内，但容易出现梯度消失的问题；ReLU函数可以快速收敛并且计算效率高，但容易出现神经元死亡的问题；tanh函数可以将输入映射到-1~1之间的范围内，但容易出现梯度消失的问题。

选择合适的激活函数可以提高模型的性能。在实际应用中，通常会根据具体问题的特点选择适合的激活函数，并结合其他技术手段进行优化，以达到更好的效果。