@urban_will
Функция активации в нейронных сетях - это нелинейная функция, которая применяется к взвешенной сумме входных данных нейрона для вычисления его выхода. Функция активации определяет, как нейрон будет реагировать на входные данные.
Когда данные поступают на вход нейрона, они умножаются на соответствующие веса и складываются. Затем к этой взвешенной сумме применяется функция активации, которая определяет, какое значение будет передано следующему слою нейронной сети.
Функции активации могут быть различных типов и использоваться в зависимости от задачи, которую решает нейронная сеть. Некоторые примеры функций активации включают в себя сигмоиду, ReLU, гиперболический тангенс и softmax. Каждая функция активации имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретной функции зависит от конкретной задачи и архитектуры нейронной сети.