激活函数在神经网络中起着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：
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引入非线性：神经网络的基本单元是神经元，每个神经元接收输入，执行加权求和操作（加上偏置），然后通过一个激活函数来产生输出。如果神经网络没有激活函数，或者使用的是线性激活函数，那么无论网络有多少层，整个网络都可以简化为一个等效的单层线性模型。这是因为多个线性变换的组合仍然是线性的。然而，现实世界中的大多数问题是非线性的，因此需要激活函数来引入非线性，使得神经网络能够学习和表示更加复杂的功能映射。
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决定神经元是否激活：激活函数可以看作是一个“开关”，它决定了神经元在给定的输入下是否应该被激活（即输出一个较大的值）或抑制（即输出接近于零）。这有助于网络选择性地响应某些类型的输入模式，从而实现对信息的有效处理和过滤。
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特征学习：通过调整激活函数的参数，神经网络可以在训练过程中自动学习到数据中的重要特征。不同类型的激活函数可能适合不同类型的任务或数据集，例如ReLU（Rectified Linear Unit）对于图像识别任务非常有效，而Sigmoid或Tanh函数则常用于需要输出被限制在一定范围内的场景，如二分类问题。
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梯度传播：在反向传播算法中，激活函数的导数用于计算误差相对于权重的梯度。一个良好的激活函数应该具有平滑且非零的导数，以避免梯度消失或梯度爆炸的问题，确保有效的梯度传递，促进模型更快更稳定地收敛。
常见的激活函数包括：