当我们创建神经网络时，激活函数是必不可少的一部分。激活函数通常被用来增强模型的非线性特征，以便其能够更好地进行分类和回归。
Python中实现激活函数可以使用numpy库，以下是一个标准的sigmoid激活函数的示例代码：
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
上述代码定义一个sigmoid函数来实现二分类任务。在函数中，我们使用numpy的exp函数对输入进行指数化处理，然后计算sigmoid函数，以对输入进行归一化处理。
另外一个实例，以下是一个ReLU激活函数的示例代码：
import numpy as np
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
在这个代码示例中，我们定义一个ReLU函数来处理神经元的输出。在这个函数中，我们通过比较输入x和0的大小来选择更大的值作为输出。如果x是正数，那么函数将返回该值；否则将返回0。
在实现任何激活函数时，我们应该确保根据需要相应地改变相关的超参数。例如，在ReLU函数中，我们可以增加alpha值来实现带泄漏的ReLU函数。在sigmoid函数中，我们可以设置输出在[0,1]之间的范围，以便与其他输出进行比较。
在使用神经网络时，应为每个神经元使用合适的激活函数进行训练，以便使得它们能够更好地适应任务。