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doc/fluid/api_guides/low_level/layers/activations.rst

+.. _api_guide_activations:
+
 ####
-Activation Function
+激活函数
 #### 
 
-Activation Function 是激活函数，它将非线性的特性引入到神经网络当中。
+激活函数将非线性的特性引入到神经网络当中。
 
 PaddlePaddle Fluid 对大部分的激活函数进行了支持，其中有:        
 
-:code:`relu`, :code:`tanh`, :code:`sigmoid`, :code:`elu`, :code:`relu6`, :code:`pow`, :code:`stanh`, :code:`hard_sigmoid`, :code:`swish`, :code:`prelu`, :code:`brelu`, :code:`leaky_relu`, :code:`soft_relu`, :code:`thresholded_relu`, :code:`maxout`, :code:`logsigmoid`, :code:`hard_shrink`, :code:`softsign`, :code:`softplus`, :code:`tanh_shrink`, :code:`softshrink`, :code:`exp` 等。
+:code:`relu`, :code:`tanh`, :code:`sigmoid`, :code:`elu`, :code:`relu6`, :code:`pow`, :code:`stanh`, :code:`hard_sigmoid`, :code:`swish`, :code:`prelu`, :code:`brelu`, :code:`leaky_relu`, :code:`soft_relu`, :code:`thresholded_relu`, :code:`maxout`, :code:`logsigmoid`, :code:`hard_shrink`, :code:`softsign`, :code:`softplus`, :code:`tanh_shrink`, :code:`softshrink`, :code:`exp`, :code:`identity`。
  
 
-Fluid提供了两种激活函数的使用方式：
+Fluid提供了两种使用激活函数的方式：
 ==============
 
-- 如果一个层的接口提供了 :code:`act` 变量（默认值为None），我们可以通过该变量指定该层的激活函数类型。该方式支持常见的激活函数，如: :code:`relu`, :code:`tanh`, :code:`sigmoid`。 
+- 如果一个层的接口提供了 :code:`act` 变量（默认值为None），我们可以通过该变量指定该层的激活函数类型。该方式支持常见的激活函数，:code:`relu`, :code:`tanh`, :code:`sigmoid`, :code:`identity`。
 
 .. code-block:: python
 
@@ -24,4 +26,4 @@ Fluid提供了两种激活函数的使用方式：
 .. code-block:: python
 
 	conv2d = fluid.layers.conv2d(input=data, num_filters=2, filter_size=3)
-	relu1 = fluid.layer.relu(conv2d)
+	relu1 = fluid.layers.relu(conv2d)