人工神经网络中常用的激活函数有以下几种：

1. Sigmoid函数：将输入值映射到(0,1)范围内的数值，可以用于二分类问题。

2. ReLU函数：将输入值小于0的部分变为0，大于等于0的部分保持不变，可以用于解决梯度消失问题。

3. Tanh函数：将输入值映射到(-1,1)范围内的数值，可以用于二分类问题。

4. Softmax函数：将所有输入值转换为概率分布，可以用于多分类问题。

5. LeakyReLU函数：与ReLU函数类似，但负数部分不是直接变为0，而是乘以一个小于1的值，可以避免ReLU函数的问题。

6. ELU函数：解决ReLU函数在负数部分出现的问题，对于正数部分与ReLU函数相同，在负数部分则使用指数分布函数进行描述。

7. Maxout函数：输入多个值，从中选择最大值，可以用于处理多个输入的情况。

8. Swish函数：在ReLU的基础上进行了改进，为每个输入值分配一个不为0的梯度，而不仅仅是正值。通过在神经网络中设置Swish激活，可以提高精度，并更快地收敛。

不同的激活函数具有不同的特性和适用范围，根据具体情况选择合适的激活函数可以提高神经网络的性能。

我的理解 激活函数就是 在特定的情况下,匹配下一层数据,提高下一层数据的效率和有效性做的数据调整和优化工作 比如 如果某一层的数据输出数值范围太小，集中在某个极小的范围内，不利于下一层学习，那么就用某种方法放大数据，让下一层得到的数据更可口。如果某一层输出的数据总是太广，那么就利用某种方法收拢数据，让下一层更加方便工作。等等 这些不同的方法就是不同的激活函数 这样理解正确吗?

您的理解基本正确。激活函数主要作用是将每一层神经网络的输入数据进行非线性映射，从而使数据更容易被后续层次的神经元处理和学习。激活函数的一项重要工作就是对数据进行优化和调整，使得它们更符合下一层的学习要求，并且能够有效地传递信息和提取特征。

具体而言，激活函数可以实现如下功能：

• 非线性转换，使模型能够处理非线性数据；
• 压缩数值范围，避免数值过大或过小而导致计算错误；
• 剔除与模型任务无关的噪声数据，提高模型鲁棒性和泛化能力；
• 加速模型的计算速度和收敛速度，提高模型性能和效率；
• 纠正模型中的梯度消失和梯度爆炸问题，提高模型训练的稳定性和可靠性，等等。

不同的激活函数有不同的优缺点和适用范围，在具体的任务中需要选取合适的激活函数。例如，ReLU通常适用于卷积神经网络中，而sigmoid和tanh则适用于循环神经网络中。