神經元的激活函數是神經網絡中一個重要的組件，激活函數引入非線性（non-linear）性質，使神經網絡能夠學習複雜的函數。以下是一些常見的激活函數：

1. Sigmoid 函數：
   Sigmoid 函數，它將輸入映射到 0 到 1 之間的範圍，通常用於處理二元分類問題。然而，Sigmoid 函數存在一個問題，當輸入非常大或非常小時，梯度（即對輸出的調整程度）變得極小，幾乎等於零。這導致神經元幾乎不對輸入產生反應，我們稱之為神經元飽和。
   簡單來說，當神經元飽和時，它就像處於一種麻木狀態，對於輸入的微小變化幾乎不做出任何反應。

2. Tanh 函數：（雙曲正切函數）
   Tanh 函數將輸入映射到範圍在 -1 到 1 之間，跟Sigmoid 函數很像，但具有中心化特性，對於零中心的數據更適合（均值為零的數據）。

3. ReLU 函數 (Rectified Linear Unit)：
   ReLU 函數將負數輸入變為零，而正數輸入保持不變。它是目前最常用的激活函數之一，因為它訓練速度較快。

4. Softmax 函數：
   Softmax 函數通常用於多類分類問題，將多個輸入映射為一個概率分佈，其中每個元素表示某一類的概率。

這些激活函數在不同的情況下有不同的應用，如何選擇激活函數將取決於神經網絡結構和問題類型。在深度學習中，通常會使用多層神經元，每一層可以使用不同的激活函數，以提高模型的性能。