Mish激活函数是由Sergey Ioffe在2019年提出的一种激活函数。它的定义为：
Mish(x) = x * tanh(softplus(x))
其中，softplus(x) = ln(1+exp(x))，tanh是双曲正切函数。
Mish激活函数具有收敛快、梯度平滑、避免梯度爆炸等优点。它在某些深度学习任务中表现良好，特别是在图像分类和目标检测等领域。
Swish激活函数是由Google在2017年提出的一种激活函数。它的定义为：
Swish(x) = x * sigmoid(beta * x)
其中，sigmoid函数是S型函数，beta是一个可调节的参数。
Swish激活函数具有非线性、平滑、非饱和等特性。相比于ReLU等激活函数，Swish可以在一定程度上提升模型的性能。在一些深度学习任务中，Swish激活函数表现出更好的性能和更快的收敛速度。
总的来说，Mish和Swish都是在深度学习中使用的激活函数。它们的使用可以根据具体任务和实验结果来选择。
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