Python是一門流行的編程語言，由于其簡潔而易于學習的語法，以及強大的功能，已經成為人工智能中最受歡迎的語言。然而，人工神經網絡（ANN）也是人工智能中一個重要的領域，激勵函數是人工神經網絡中的必要組成部分，本文將介紹Python中常見的激勵函數。

在人工神經網絡中，激勵函數用于將輸入數據進行非線性映射，以便更好地獲取數據特征。Python中常用的激活函數主要包括Sigmoid、ReLU、tanh以及softmax。

import numpy as np
# Sigmoid函數
def sigmoid(x):
return 1/(1+np.exp(-x))
# ReLU函數
def relu(x):
return np.maximum(0,x)
# tanh函數
def tanh(x):
return np.tanh(x)
# softmax函數
def softmax(x):
exp_x = np.exp(x)
return exp_x / np.sum(exp_x, axis=1, keepdims=True)

以上代碼中，我們定義了Sigmoid、ReLU、tanh以及softmax函數。這些函數的輸入可以是向量、矩陣或任何張量，這是由于numpy中的向量化能力。

Sigmoid函數是一個常用的激勵函數，輸出值在0和1之間，函數具有平滑過渡的特性，能夠很好的處理較小的數據量。然而，當輸入數據增大時，函數的梯度會趨近于零，導致梯度消失問題。

ReLU函數是為了解決Sigmoid函數中的梯度消失問題而出現的，它將負值部分直接設為0，能夠更好的處理較大的數據量。但是，ReLU函數還存在一個函數死亡問題：當輸入為負值時，導數為0，導致神經元的死亡。

tanh函數同樣是一個常用的激勵函數，函數的取值范圍在-1和1之間，它具有與Sigmoid函數相似的特點，但是沒有梯度消失問題。但是，當輸入數據較大時，函數會飽和，使學習速度變慢。

softmax函數主要用于多分類問題，它能夠將輸出值轉化為概率值，屬于概率性激勵函數。當用于多分類時，softmax函數可以使得輸出的每一個值都代表一個類別的概率。

總的來說，Python中的激勵函數有多種不同的選擇，根據不同的需求和問題，合理選擇激勵函數可以使得神經網絡的表現更加優秀。