允许正向和负向的水流通过（-1 到 1）。
比喻： 激活函数就像水闸，决定信息如何流动，确保神经网络学习复杂的模式，而不仅仅是线性计算。
结论：激活函数的关键作用
它决定哪些信息能传递到下一层，哪些信息被屏蔽。
它给神经网络带来了“非线性能力”，让 AI 解决复杂问题，而不仅仅是简单的加法计算。
不同的激活函数适用于不同的任务，比如 ReLU 适用于深度网络，Sigoid 适用于概率预测，tanh 适用于情感分析等。
思考：你觉得在现实生活中，还有哪些场景符合“激活函数”的特点？
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