在深度学习的世界里，激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它们赋予了模型非线性表达能力。今天，让我们一起探索三种经典的激活函数：Sigmoid、ReLU和Tanh！✨

首先登场的是Sigmoid函数sigmoid(x) = 1 / (1 + e^(-x))，它像一条优雅的S形曲线，将输入值压缩到(0, 1)之间。这种特性非常适合概率预测任务，但它的梯度消失问题也让人头疼，尤其是在深层网络中。💡

接着是大名鼎鼎的ReLU（Rectified Linear Unit），f(x) = max(0, x)，简单粗暴却高效。它解决了梯度消失的问题，允许正向传播时梯度恒定为1，极大地提升了训练速度。不过，负值区域的零梯度也可能导致“神经元死亡”。🤔

最后是Tanh函数tanh(x) = (e^(x) - e^(-x)) / (e^(x) + e^(-x))，它的输出范围是(-1, 1)，相较于Sigmoid更对称。虽然性能优于Sigmoid，但在极端情况下仍可能遇到梯度饱和问题。🧐

这三位“选手”各有千秋，如何选择取决于具体应用场景！💪