在MAGNet中選擇和配置不同的激活函數可以通過修改神經網絡的定義來實現。在定義神經網絡時，可以指定每個隱藏層的激活函數。以下是一些常用的激活函數及其在MAGNet中的配置方法：
nn.ReLU()函數來實現。例如，定義一個包含ReLU激活函數的隱藏層可以使用以下代碼：hidden_layer = nn.Linear(input_size, hidden_size)
activation = nn.ReLU()
model = nn.Sequential(hidden_layer, activation)
nn.Sigmoid()函數來實現。例如，定義一個包含Sigmoid激活函數的隱藏層可以使用以下代碼：hidden_layer = nn.Linear(input_size, hidden_size)
activation = nn.Sigmoid()
model = nn.Sequential(hidden_layer, activation)
nn.Tanh()函數來實現。例如，定義一個包含Tanh激活函數的隱藏層可以使用以下代碼：hidden_layer = nn.Linear(input_size, hidden_size)
activation = nn.Tanh()
model = nn.Sequential(hidden_layer, activation)
除了以上列舉的激活函數外，MAGNet還支持其他常用激活函數的配置，如Leaky ReLU、ELU等。根據具體的需求和問題，選擇適合的激活函數對神經網絡的性能至關重要。
