请用html格式输出神经网络中激活函数的解释，需包含sigmoid、ReLU、tanh三种激活函数的介绍
user
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>激活函数介绍</title>
</head>
<body>
    <h1>神经网络中的激活函数</h1>
    <p>在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色，它们用于决定神经元是否应该被激活。以下是三种常见的激活函数：</p>

    <h2>1. Sigmoid函数</h2>
    <p>Sigmoid函数将输入映射到0和1之间。其公式为：</p>
    <pre>f(x) = 1 / (1 + e^(-x))</pre>
    <p>Sigmoid函数常用于二分类问题，但其缺点包括梯度消失问题，尤其在输入值非常大或非常小时。</p>

    <h2>2. ReLU函数</h2>
    <p>ReLU（Rectified Linear Unit）函数是现代神经网络中最常用的激活函数。其定义为：</p>
    <pre>f(x) = max(0, x)</pre>
    <p>ReLU函数简单且有效，能够缓解梯度消失问题，但其缺点是可能导致“死亡ReLU”问题，即某些神经元永远不会被激活。</p>

    <h2>3. Tanh函数</h2>
    <p>Tanh函数将输入映射到-1和1之间。其公式为：</p>
    <pre>f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))</pre>
    <p>Tanh函数相比于Sigmoid函数，输出范围更大，但仍然存在梯度消失问题。</p>

    <p>了解这些激活函数的特性和应用场景，有助于在设计神经网络时做出更好的选择。</p>
</body>
</html>
```
assistant