Функции активации в нейронных сетях используются для добавления нелинейности в модель. Без функций активации нейронная сеть будет эквивалентна одному линейному уровню, что ограничивает ее способность к обучению сложных структур данных.
Кроме того, функции активации помогают установить пороговое значение для активации каждого нейрона. Это позволяет сети учиться адаптироваться к различным типам данных и совершенствовать свои предсказательные способности. Без функций активации нейрон не сможет передать какую-либо информацию, так как его выход будет постоянно ограничиваться линейной функцией активации.
Другой важной ролью функций активации является управление градиентным спуском в процессе обучения нейронной сети. Они помогают избежать затухания или взрывания градиента, что может произойти при использовании большого количества слоев в сети.
Таким образом, функции активации в нейронных сетях необходимы для создания сложных нелинейных моделей, адаптированный к различным типам данных и управления процессом обучения сети. В их отсутствие нейронная сеть будет ограничена в своих возможностях и не сможет эффективно решать сложные задачи машинного обучения.