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Python实现激活函数的完整攻略：

激活函数在神经网络中起到至关重要的作用，其基本任务是将输入信号压缩成一个规范的输出信号，并将其接到下一层的输入。常见的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh等。

下面是实现激活函数的完整攻略：

1. Sigmoid函数

sigmoid函数公式为：$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$

代码实现：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

1. ReLU函数

ReLU函数公式为：$f(x) = max(0, x)$

代码实现：

import numpy as np

def ReLU(x):
    return np.maximum(0, x)

上述代码实现中，使用了NumPy库中的exp函数和maximum函数分别实现sigmoid和ReLU函数。

在实际应用中，激活函数是神经网络的基本组成部分，必须根据实际问题和性能要求进行选择。此外，应当注意梯度消失和梯度爆炸等问题的风险，避免对训练过程造成影响。