神经网络中的哪些层使用激活函数？

在神经网络中，通常会在隐藏层和输出层中使用激活函数。激活函数的作用是引入非线性特性，使神经网络能够学习和表示更加复杂的函数关系。

常见的激活函数包括：

1. Sigmoid函数（Logistic函数）：将输入值映射到0到1之间的连续输出。它在二分类问题和输出概率的场景中常被使用。腾讯云相关产品：无。
2. ReLU函数（Rectified Linear Unit）：将负值映射为0，正值保持不变。ReLU函数在深度学习中非常流行，因为它能够有效地解决梯度消失问题。腾讯云相关产品：无。
3. Leaky ReLU函数：与ReLU函数类似，但在负值区域引入一个小的斜率，以解决ReLU函数中负值部分的神经元“死亡”问题。腾讯云相关产品：无。
4. Tanh函数（双曲正切函数）：将输入值映射到-1到1之间的连续输出。与Sigmoid函数类似，但具有更大的输出范围。腾讯云相关产品：无。
5. Softmax函数：用于多分类问题中，将输入值映射为表示概率的向量。Softmax函数常用于输出层，将神经网络的输出转化为概率分布。腾讯云相关产品：无。

这些激活函数在神经网络中的不同层起到不同的作用，能够增加网络的表达能力和学习能力。