激活函数大汇总（四十一）（SinReLU附代码和详细公式）
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一、引言
欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。在人工智能的世界里，激活函数扮演着不可或缺的角色，它们决定着神经元的输出，并且影响着网络的学习能力与表现力。鉴于激活函数的重要性和多样性，我们将通过几篇文章的形式，本篇详细介绍两种激活函数，旨在帮助读者深入了解各种激活函数的特点、应用场景及其对模型性能的影响。
在接下来的文章中，我们将逐一探讨各种激活函数，从经典到最新的研究成果。
限于笔者水平，对于本博客存在的纰漏和错误，欢迎大家留言指正，我将不断更新。
二、SinReLU
SinReLU激活函数是一个创新的激活函数，它尝试结合Sine函数的周期性特点和ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的非线性特性。SinReLU并不是广泛认知或标准化的激活函数，但以下是根据其名称所推测的一种可能实现及其属性。
1. 数学定义
假设SinReLU激活函数的定义可能为：
f ( x ) = max ( 0 , x ) + sin ( x ) f(x)=\max (0, x)+\sin (x) f(x)
