上面同学说的很好啦，你可以稍微了解一下神经网络具体如何构造。Wx+b=Y-->激活函数，激活函数是在定义W矩阵和b之后的最后，才会被运行，我的理解是它用来将线性结果转换成更多种形式，更贴合实际情况。

比如实际搭建神经网络常用的开源框架tensorflow，支持tf.keras接口，Keras内置函数可以直接调用。你可以看一下腾讯云大学，莫烦python出的tensorflow教程，里面有一节专门讲activation fuction的，后面还有代码示范。

激活函数是用来将线性输入转换为非线性的，能使得深度学习模型处理更复杂的问题而不只是线性问题。这个和Keras或者哪种框架不是一个维度的问题。