激活函数：连接感知机和神经网络的桥梁

要理解激活函数如何把简单的感知机变成复杂的神经网络，我们可以用一个故事和一个比喻来说明。

故事比喻：魔法学院的考核门

在一座神秘的魔法学院里，有许多魔法师想要进入更高等级的殿堂学习更强大的法术。但这座学院设有一道道考核门，每一扇门都会评估魔法师的潜力，决定他们是否有资格进入下一层。

这些考核门，就像神经网络中的激活函数，它们决定哪些信息可以继续往下传递，哪些信息应该被忽略。

激活函数的作用：筛选并放大关键信息

每个魔法师在进入考核门之前，都需要经过以下流程：

1. 计算魔力值（感知机的加权求和）

? 每个魔法师的能力不同，有些擅长火球术，有些擅长治愈术，还有些只是普通人。

? 在进入考核门之前，学院的考官会对每位魔法师的天赋进行加权评分（相当于神经网络的加权求和）。

? 比如，火系魔法的分数高，治疗系魔法的分数低，不同魔法的权重不同。

比喻： 这就像感知机中的线性计算，它只是单纯地累加输入信息，但还没有真正决定“谁能晋级”。

2. 进入考核门（激活函数的作用）

? 魔法学院的考核门不会让所有魔法师都进入下一层，它会根据他们的魔力值来筛选：

? 如果魔力值太低，考核门会直接关闭（相当于 ReLU 函数把负值变成 0）。