在深度学习领域，激活函数是神经网络中的关键组成部分，它决定了神经元是否被激活以及如何传递信号给下一个神经元。下面是几种常见的激活函数，它们各自有独特的特性和应用场景：

relu 📈 ：ReLU（Rectified Linear Unit）函数是最简单的非线性函数之一，其数学表达式为f(x) = max(0, x)。当输入值大于0时，输出值等于输入值；当输入值小于或等于0时，输出值为0。ReLU函数在训练深层神经网络时表现良好，因为它可以加速收敛速度并避免梯度消失问题。

sigmoid 🌟 ：Sigmoid函数是一种常用的激活函数，其数学表达式为f(x) = 1 / (1 + e^-x)。该函数将任何实数值映射到(0, 1)区间内，常用于二分类问题中作为输出层的激活函数。然而，sigmoid函数容易导致梯度消失问题，因此在深度神经网络中应用较少。

tanh 🔄 ：Tanh函数是Sigmoid函数的一种变体，其数学表达式为f(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)。与Sigmoid函数不同的是，Tanh函数将输入值映射到(-1, 1)区间内。虽然Tanh函数可以解决Sigmoid函数的零偏移问题，但仍然存在梯度消失问题。