Функция активации - это математическая операция, которая применяется к выходу нейронов в нейронной сети для добавления нелинейности и помощи сети в обучении сложных нелинейных зависимостей. Входные данные проходят через функцию активации, которая преобразует их в выходные данные с определенным диапазоном значений.
Функция активации играет ключевую роль в работе нейронной сети, поскольку от нее зависит способность сети изучать сложные паттерны в данных. Без функции активации нейронная сеть представляла бы собой просто линейную комбинацию входных данных, что не позволило бы ей изучать сложные нелинейные зависимости.
Существует несколько популярных функций активации, таких как сигмоидальная, гиперболический тангенс, ReLU (Rectified Linear Unit) и другие. Каждая из них имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретной функции активации может влиять на производительность и эффективность нейронной сети.
Таким образом, функция активации играет важную роль в нейронных сетях, помогая им изучать сложные зависимости в данных и делая их более эффективными в решении различных задач машинного обучения.