神经网络中的激活函数至关重要，因为它们将非线性引入模型。如果没有激活函数，神经网络本质上就像一个线性回归模型，无论它有多少层。通过应用ReLU、Sigmoid或Tanh等非线性函数，网络可以学习复杂的模式并做出更好的预测。
激活函数还控制网络内的信息流，帮助它根据接收到的输入决定何时激活特定神经元。例如，ReLU仅在输入为正的情况下激活神经元，从而帮助模型学习稀疏表示。
简而言之，激活函数允许神经网络近似各种功能，使它们能够解决更复杂的任务，如图像识别、语言翻译和游戏。
神经网络在自动驾驶汽车中的作用是什么？
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神经网络训练的数据管道是什么？
神经网络是一种受人脑启发的计算模型，旨在识别模式并做出决策。它由处理输入数据并通过激活函数传递结果的互连节点 (神经元) 层组成。
网络通过根据预测误差调整神经元之间连接的权重来学习，通常使用反向传播等算法。这些网络可用于各种各样的任务，
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