本文系统介绍了神经网络的基本概念和激活函数。首先阐述了神经网络作为受生物神经系统启发的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层构成，通过神经元模型实现信息处理。重点讲解了激活函数的作用：引入非线性变换，使网络能够学习复杂关系。详细分析了Sigmoid、ReLU和Tanh三种常见激活函数的特性、公式及优缺点，并给出选择建议：隐藏层优先使用ReLU，输出层根据任务类型选择Sigmoid（二分类）、Softm