激活函数是神经网络中的一种非线性函数，它的作用是将神经元的输入信号转换为输出信号。常见的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。

sigmoid函数是一种常用的激活函数，它的输出值在0到1之间，可以将输入信号映射到一个概率值。但是sigmoid函数在输入值较大或较小时，梯度会变得很小，导致梯度消失的问题。

ReLU函数是一种比较简单的激活函数，它的输出值在输入值大于0时为输入值本身，小于0时为0。ReLU函数的优点是计算速度快，但是在输入值小于0时，梯度为0，导致神经元无法更新权重。

tanh函数是一种双曲正切函数，它的输出值在-1到1之间，可以将输入信号映射到一个范围内。tanh函数在输入值较大或较小时，梯度也会变得很小，导致梯度消失的问题。

除了以上三种常见的激活函数，还有一些其他的激活函数，如softmax函数、LeakyReLU函数、ELU函数等。选择合适的激活函数可以提高神经网络的性能。