激活函数是神经网络的重要部分，用于引入非线性，使网络能学习复杂关系。没有激活函数，网络只能进行线性变换，无法解决复杂问题。
激活函数是神经网络中的关键组件。
激活函数的主要作用是引入非线性，使神经网络能够学习复杂关系。
输入经过加权求和后，作用于激活函数以增加模型的非线性。
没有激活函数，神经网络只能进行线性变换，无法解决复杂问题。
通过添加激活函数，网络可以捕捉数据中的非线性特征，提高模型的表达能力和性能。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
