在深度学习的宏伟大厦中，激活函数（Activation Functions）是构建复杂模型的基石。激活函数赋予神经网络以非线性的力量，使机器能从数据中学习并执行高度复杂的任务。从基础的Sigmoid到现代的ReLU及其变体，激活函数的选择和设计对网络性能有着决定性的影响。本文将深入探讨这些关键函数的工作原理、面临的挑战以及未来的发展方向，揭示在深度学习中不可或缺的角色。