激活函数大汇总列表（持续更新中…）

欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。在人工智能的世界里，激活函数扮演着不可或缺的角色，它们决定着神经元的输出，并且影响着网络的学习能力与表现力。鉴于激活函数的重要性和多样性，我们将通过一系列博客详细介绍各类激活函数，持续更新中。

请点击每个激活函数旁边的“”链接，以获取有关每种激活函数的详细信息，包括其数学表达式、优缺点、实现代码以及在实际应用中的表现。

1. Sigmoid -
2. Tanh -
3. ReLU -
4. Leaky ReLU -
5. PReLU -
6. ELU -
7. SELU -
8. Swish -
9. GELU -
10. Softmax -
11. Softplus -

限于笔者水平，对于本博客存在的纰漏和错误，欢迎大家留言指正，我将不断更新。