模型需要激活函数的原因主要是为了增加神经网络模型的非线性能力。没有激活函数，不论神经网络有多少层，它本质上还是一个线性回归模型，这意味着它只能学习输入和输出之间的线性关系。激活函数通过引入非线性因素，使得神经网络能够学习更加复杂的数据表示和模式，从而解决非线性问题。以下是激活函数的几个关键作用：

1. 引入非线性：现实世界中的大多数数据和问题都是非线性的，激活函数使得神经网络能够捕捉这些复杂的非线性关系。没有激活函数，即使网络层数再多，也无法学习到除线性组合之外的任何信息。

2. 提高模型的表达能力：通过引入非线性激活函数，神经网络可以学习到更加复杂的函数映射，提高了模型对数据的拟合能力。这使得神经网络能够解决各种复杂的任务，如图像识别、语音处理和自然语言理解等。

3. 帮助深度学习模型训练：在神经网络的训练过程中，激活函数的非线性特性允许反向传播算法有效地调整权重，通过梯度下降等优化方法优化损失函数。如果没有激活函数，优化过程可能会变得非常困难，因为模型的输出将仅仅是输入的线性组合，这限制了模型学习的能力。

4. 增加决策边界的复杂度：在分类问题中，激活函数使得神经网络能够创建复杂的决策边界。例如，使用Sigmoid或ReLU激活函数的网络可以学习非线性的决策边界，这比简单的线性分类器能解决更复杂的分类问题。

5. 控制信息的流动：某些激活函数（如ReLU）还有助于控制网络中信息的流动，通过在某些情况下“关闭”神经元的激活，可以帮助网络专注于更重要的特征，提高了模型的稀疏性和效率。

综上所述，激活函数对于增强神经网络的能力是至关重要的。它们使得神经网络能够解决非线性问题，提高了模型的表达能力和学习复杂数据模式的能力。