【第1章：深度学习概览——1.4 深度学习的核心组件与概念解析之激活函数的作用与类型】
嘿，各位技术小伙伴们，今天咱们来聊聊深度学习中的一个超级重要的概念——激活函数。这可是深度学习模型中的“调味剂”，让模型变得更加灵活和强大。准备好了吗？咱们这就开讲！
一、激活函数是什么？
激活函数，简单来说，就是神经网络中的一层“魔法调料”。它给神经网络引入了非线性因素，让神经网络能够拟合各种复杂的曲线和数据分布。如果没有激活函数，那神经网络就只是一个线性模型，无论有多少层，输出都是输入的线性组合，这显然不能满足咱们的需求。
二、激活函数的作用
- 引入非线性：这是激活函数最重要的作用。它让神经网络的输出不再是输入的线性组合，而是可以拟合各种复杂的函数关系。这样一来，神经网络就能解决各种非线性问题了。
- 数据归一化：有些激活函数，比如Sigmoid函数，会将输出限制在特定区间内，比如0到1之间。这样一来，方便后续处理，也更容易控制神经元的输出范围。
- 梯度传播：激活函数的选择还