自动驾驶背后的数学：ReLU，Sigmoid, Leaky ReLU, PReLU,Swish等激活函数解析

随着自动驾驶技术的飞速发展，深度学习在其中扮演着至关重要的角色。而激活函数作为神经网络中的关键组件，直接影响着模型的性能和效果。前面几篇博客 自动驾驶背后的数学：特征提取中的线性变换与非线性激活 , 「自动驾驶背后的数学：从传感器数据到控制指令的函数嵌套」—— 揭秘人工智能中的线性函数、ReLU 与复合函数中， 非线性激活函数举例只讲到了ReLU 函数。本文将深入探讨自动驾驶中常见的激活函数，包括 ReLU、Sigmoid、Leaky ReLU、PReLU 和 Swish，解析它们的数学原理、应用场景及 PyTorch 实现代码。

一、基础激活函数解析

1. ReLU (Rectified Linear Unit)

数学表达式：
f