在深度学习中，激活函数是神经网络中非常重要的组成部分之一。它负责引入非线性特性，使得神经网络可以学习复杂的模式和关系。在深度学习模型中，激活函数的选择直接影响着神经网络的表达能力和训练效果。以下是几种常见的激活函数：

1. Sigmoid 函数：Sigmoid函数将输入值压缩到0到1之间，常用于输出层进行二分类任务。但是，由于Sigmoid函数存在梯度消失和饱和的问题，逐渐被更先进的激活函数所取代。

2. Tanh 函数：Tanh函数将输入值映射到-1到1之间，相比于Sigmoid函数，Tanh函数的输出均值为0，有助于加速模型的收敛速度。但同样存在梯度消失和饱和等问题。

3. ReLU 函数：ReLU函数（Rectified Linear Unit）在近年来变得非常流行。它解决了Sigmoid和Tanh函数的梯度消失问题，并且计算速度快。但存在一个问题就是称为“神经元死亡”，即某些神经元可能永远不会被激活，导致无法更新权重。

4. Leaky ReLU 函数：Leaky ReLU函数是对ReLU的改进，解决了神经元死亡的问题。当输入小于零时，Leaky ReLU允许一个小的斜率，从而保证所有神经元都可以获得梯度更新。

5. Parametric ReLU（PReLU）函数：PReLU是Leaky ReLU的扩展，它引入了一个可学习的参数，可以根据数据自动调整负半轴的斜率，提高模型的表达能力。

6. ELU 函数：ELU函数是另一种解决ReLU带来的问题的方法，它在负半轴上有一个非零斜率，可以缓解梯度消失问题。

7. Swish 函数：Swish函数是Google提出的一种新的激活函数，结合了ReLU的简单性和非线性特性，具有更好的性能。

以上是深度学习中常用的几种激活函数，选择适合问题和模型结构的激活函数对于神经网络的性能至关重要。随着深度学习领域的发展，研究人员还在不断提出新的激活函数来改进神经网络的训练效果和推理能力。