一、sigmoid 函数1.公式$y(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$2.图像3.性质(1)$y'= y*(1-y)$(2)$y'$导数的最大值为：1/44.作用一般做神经网络最后一层的二分类来用这个函数非常适合将输入分为两类。它的形状很缓和，因此它的梯度能得到很好的控制。主要的缺点是，在极端情况下，函数输出变得非常平坦。这意味着它存在梯度消失的问题。二、softmax函数1.公式$y(x)=\frac{e^xi}{\sum_{i=1}^m e^xi}$2.图像softmax没有图像，刻画的是百分比，解释图像为4.作用一般做神经网络最后一层的多分类来用三、tanh函数1.定义$y(x)=\frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}$2.图像3.性质(1)$y'= 1- y^2$(2)$y'$导数的最大值为：14.作用它与Sigmoid非常相似。函数曲线更陡峭，因此它的输出也将更强大。缺点与Sigmoid类似。四、RELU函数1.定义线性整流函数（Linear rectification function），又称修正线性单元，是一种人工神经网络中常用的激活函数（activation function），通常指代以斜坡函数及其变种为代表的非线性函数。公式：f(x)=max(0,x)2.图像3.作用它的输出范围从0到无穷大。这意味着它的输出可能会变得非常大，可能存在梯度爆炸问题。它还有个问题是左侧完全平坦，可能导致梯度消失。ReLU计算简单，是神经网络内层最常用的激活函数。参考文献1.https://blog.csdn.net/u014665013/article/details/86600489五、swish1、定义Swish是一个非线性激活函数，定义如下: Swish(x) = x*sigmoid(ßx)σ是sigmoid函数，β betaβ是可学习的参数或者一个固定超参数。其中，ß 为可学习参数。Swish可以比ReLU激活函数更好，因为它在0附近提供了更平滑的转换，这可以带来更好的优化。2、图像六、GLU系列1、原生 GLU(1).定义 GLU(x) = (Vx+c)⊗sigmoid(W1x+b) ⊗ ：代表对应元素位分别相乘，是矩阵间的按元素乘。2、GLU的各种变体主要是将sigmoid换成 Relu、Gelu、swish等(1) SwiGLUSwiGLU可以看做采用Swish作为激活函数的GLU变体(2) ReGLUReGLU是采用ReLU函数作为激活函数的GLU变体 (3) GeGLUGEGLU则可以看做采用GELU作为激活函数的GLU变体GLM-130B 大模型使用的是GEGLU。