在MAGNet中选择和配置不同的激活函数可以通过修改神经网络的定义来实现。在定义神经网络时，可以指定每个隐藏层的激活函数。以下是一些常用的激活函数及其在MAGNet中的配置方法：
nn.ReLU()函数来实现。例如，定义一个包含ReLU激活函数的隐藏层可以使用以下代码：hidden_layer = nn.Linear(input_size, hidden_size)
activation = nn.ReLU()
model = nn.Sequential(hidden_layer, activation)
nn.Sigmoid()函数来实现。例如，定义一个包含Sigmoid激活函数的隐藏层可以使用以下代码：hidden_layer = nn.Linear(input_size, hidden_size)
activation = nn.Sigmoid()
model = nn.Sequential(hidden_layer, activation)
nn.Tanh()函数来实现。例如，定义一个包含Tanh激活函数的隐藏层可以使用以下代码：hidden_layer = nn.Linear(input_size, hidden_size)
activation = nn.Tanh()
model = nn.Sequential(hidden_layer, activation)
除了以上列举的激活函数外，MAGNet还支持其他常用激活函数的配置，如Leaky ReLU、ELU等。根据具体的需求和问题，选择适合的激活函数对神经网络的性能至关重要。
