Функция активации в искусственных нейронных сетях – это функция, которая определяет выходное значение аксона нейрона. Давайте разберем это понятие подробнее.

Функция активации играет ключевую роль в работе нейронных сетей, так как она отвечает за преобразование входных данных в выходные. Основные моменты, которые стоит учитывать:

• Определение выхода нейрона: Функция активации принимает на вход взвешенную сумму входных сигналов (то есть, значения, поступающие на нейрон, умноженные на соответствующие веса) и применяет к ней определенную математическую операцию. Результат этой операции и будет выходом нейрона.
• Нелинейность: Одна из главных причин использования функций активации заключается в том, что они вводят нелинейность в модель. Без нелинейных функций нейронная сеть, даже состоящая из нескольких слоев, будет вести себя как линейная модель, что ограничивает её возможности.
• Разнообразие функций: Существует множество различных функций активации, таких как:
• Сигмоидная функция
• Гиперболический тангенс (tanh)
• ReLU (Rectified Linear Unit)
• Leaky ReLU
• Softmax (для многоклассовой классификации)
• Выбор функции: Выбор конкретной функции активации может зависеть от задачи, которую решает нейронная сеть, а также от архитектуры сети. Например, ReLU часто используется в скрытых слоях, так как она помогает избежать проблемы исчезающего градиента.

Таким образом, функция активации является важным элементом нейронной сети, который помогает нейрону принимать решения на основе входных данных и обеспечивает возможность сети решать сложные задачи.