Activation是一个英文单词，翻译成中文可以指激活、启动、激励等意思。在计算机科学领域中，Activation通常指神经网络中激活函数的计算过程。

神经网络是一种人工智能的模型，它模拟了人脑中神经元的工作原理。神经网络中的每个神经元都接受来自其他神经元的输入，并根据权重和激活函数计算输出值。

激活函数是神经网络中非常重要的一部分，它决定了神经元的输出值。在神经网络中，常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。

sigmoid函数是一种常用的激活函数，它将输入值压缩到0和1之间。ReLU函数是一种近年来非常流行的激活函数，它将负数置为0，使得神经元在输入为负数时不会有输出。tanh函数是一种双曲正切函数，它将输入值压缩到-1和1之间。

在神经网络中，激活函数的选择对网络的训练和性能影响非常大。合适的激活函数可以加速神经网络的收敛，提高网络的准确率和鲁棒性。因此，选择合适的激活函数是神经网络设计中非常重要的一环。

总之，Activation是神经网络中非常重要的概念，它指神经元的激活函数计算过程。选择合适的激活函数可以提高神经网络的性能和鲁棒性。