激活函数是什么？——用故事和比喻讲解
故事比喻：门卫老张的筛选机制
想象一个大型科技公司的总部大楼，每天有很多人想进公司。但并不是所有人都能进去，只有符合某些条件的员工才能进入工作，而其他人要被拦在门外。
这座大楼的门口站着一个门卫——老张。他的任务是检查进来的人，决定谁能进，谁不能进。他的决策规则就像神经网络中的“激活函数”！
第一种情况：老张完全放行（恒等函数）
有一天，老张心情很好，他决定：“今天所有人都能进！”
? 不管是正式员工、游客，还是快递小哥，只要有人过来，老张就让他们进大楼。
? 这就像是**“线性函数”或“恒等函数”**（Identity Function），没有任何筛选，数据怎么进来，就怎么传递出去。
问题：
? 如果门口有太多人，会导致办公楼人满为患，甚至干扰员工工作（信息过载）。
? 这种情况下，神经网络可能无法学习复杂的特征，因为它没有任何“过滤”或“激活”机制。
第二种情况：老张只让合格员工进（ReLU 激活函数）
第二天，公司老板告诉老张：“从现在开始，只有正式员工能进，其他人一律不准进！”
? 于是，如果有人出示正式员工证，老张就让他进去。
? 但如果是游客、闲杂人等，老张直接摇头：“不行，回去吧！”
这就像ReLU（修正线性单元）激活函数：
? 如果输入是正数（正式员工），就直接通过，传递给下一层神经网络。
? 如果输入是负数（闲杂人等），直接变成 0，相当于拒绝进入。
优点：
? 过滤掉无用信息（负数变成 0，相当于屏蔽了一些干扰）。
? 计算简单，速度快，不会引入复杂的计算。
问题：
? 万一是一个优秀但没证件的实习生呢？ 他可能也被老张拦在门外了（ReLU 会把所有负数信息直接清零）。
第三种情况：老张有点犹豫（Sigmoid 激活函数）
有一天，老张觉得：“或许我不该这么绝对，可能有些游客也是未来的潜在客户，不该完全拒之门外。”
于是，他制定了一套打分系统：
? 正式员工（高分）：直接进！
? 游客（中等分）：可以进去看看，但不能随意走动。
? 陌生人（低分）：抱歉，不能进！
这就像Sigmoid 激活函数，它的输出介于 0 到 1 之间，相当于一种概率衡量：
? 高于 0.5 的人（高分）：大概率被接受。
? 低于 0.5 的人（低分）：大概率被拒绝。