激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，它在神经网络中扮演着至关重要的角色。以下是一些常见的激活函数及其特点：
- Sigmoid 函数：将输入压缩到 (0, 1) 区间内，适合用于分类问题。
- ReLU 函数：非线性且计算效率高，常用于隐藏层。
- Tanh 函数：将输入压缩到 (-1, 1) 区间内，常用于回归问题。
激活函数示例
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