深度学习常用激活函数详解：Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Softmax

常见的激活函数有以下几种：

1. Sigmoid函数：将输入值映射到0和1之间，常用于二分类问题。

2. Tanh函数：将输入值映射到-1和1之间，常用于多分类问题。

3. ReLU函数：将输入值小于0的部分置为0，大于0的部分保持不变，可以加速神经网络的训练。

4. Leaky ReLU函数：与ReLU函数类似，但是将输入值小于0的部分乘以一个小的斜率，可以避免ReLU函数的'死亡神经元'问题。

5. ELU函数：与ReLU函数类似，但是将输入值小于0的部分乘以一个指数函数，可以避免ReLU函数的'死亡神经元'问题。

6. Softmax函数：将输入值映射到0和1之间，并且所有输出值的和为1，常用于多分类问题。