活动函数是一种将输入转换为输出的数学函数，常用于神经网络中。它利用非线性转换对输入进行处理，引入非线性因素，使得神经元可以拟合复杂的非线性函数。常见的活动函数有sigmoid、ReLU、tanh等。

saimoid函数为S-shaped曲线，能够将实数转化为0到1的范围内的值；ReLU函数则是rectified linear unit（修正线性单元）函数，优点是计算简单快速，避免了梯度消失问题；tanh函数与sigmoid函数类似，但是取值范围为-1到1，能够将负数的输入转换为负数输出。不同的活动函数在不同的任务中具有不同的优势和缺陷，选择适合的函数可以增强神经网络的性能。