Функция активации в нейронной сети - это математическая операция, которая применяется к каждому нейрону в сети и определяет, как нейрон должен реагировать на входные данные. Функция активации добавляет нелинейность в работу нейрона, позволяя модели более сложно адаптироваться к разным типам данных и выявлять более сложные закономерности.
Применение функции активации позволяет нейронной сети извлекать нелинейные зависимости между входными данными и выходными значениями. Без функции активации нейронная сеть была бы просто линейной моделью, неспособной адаптироваться к сложным структурам данных, таким как изображения, текст или звук.
Существует много различных функций активации, каждая из которых имеет свои особенности и применения. Некоторые из наиболее популярных функций активации включают в себя сигмоиду, гиперболический тангенс, ReLU (Rectified Linear Unit) и Leaky ReLU. Эти функции помогают улучшить производительность нейронной сети и помогают избежать проблем, таких как затухание градиента или взрывной градиент, что может замедлить обучение модели.
В общем, функция активации является важным элементом нейронной сети, который помогает сети обучаться и адаптироваться к различным видам данных, делая ее более эффективной и мощной в решении сложных задач машинного обучения.