以下哪个不是常见的激活函数?A. Sigmoid ( )B. ReLU ( )C. Softmax (D. Gradient Descent

激活函数是神经网络中用于引入非线性的重要组件。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU和Softmax。Sigmoid函数将输入压缩到0到1之间，ReLU函数将负值设为0，而正值保持不变，Softmax函数常用于多分类问题中，将输出转换为概率分布。Gradient Descent（梯度下降）是一种优化算法，用于更新神经网络中的权重，而不是激活函数。