Функции активации в нейронных сетях необходимы для того, чтобы внедрить нелинейность в модель и позволить нейронам обучаться сложным зависимостям в данных.
В обычных линейных моделях нейроны просто складывают входные сигналы с их весами и передают результат на следующий слой. Это приводит к линейным зависимостям и ограничивает способность модели обучаться сложным и нелинейным патерностерам в данных.
Введение функций активации помогает преобразовать выход нейрона в нелинейную форму, что позволяет модели изучать сложные нелинейные зависимости между признаками и целевой переменной. Без функций активации нейронная сеть не сможет обучиться эффективно и извлечь все закономерности из данных.
Таким образом, функции активации играют ключевую роль в нейронных сетях, позволяя им обучаться сложным зависимостям и принимать нелинейные решения при классификации, регрессии и других задачах машинного обучения.