激活函数：神经网络中的非线性转换

激活函数是神经网络中的一种非线性函数，用于对神经元的输出进行转换，从而增强模型的表达能力和逼近能力。在神经网络中，每个神经元都有一个激活函数，它将输入加权和转换为输出。激活函数的主要作用是将神经元的输出映射到一个非线性的空间，使得神经网络可以处理更加复杂的数据。常见的激活函数包括'sigmoid'、'ReLU'、'tanh'等。