Что такое функция активации в нейронных сетях?

@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.

@urban_will 

Функция активации важный компонент нейронных сетей, поскольку она придает сети нелинейные свойства, которые позволяют ей учиться и адаптироваться к сложным задачам. Без функции активации все слои нейронной сети были бы эквивалентны линейным функциям, что замедлило бы процесс обучения и ограничило бы способность сети решать сложные задачи.