В контексте нейронных сетей, нелинейная функция выхода сумматора нейрона называется функцией активации. Давайте подробнее разберем, что это значит.
- Функция активации: Это математическая функция, которая определяет, будет ли нейрон "активирован" или нет, на основе входных сигналов. Она принимает на вход сумму взвешенных входов и преобразует её в выходное значение. Это позволяет нейронным сетям моделировать сложные зависимости и паттерны в данных.
- Примеры функций активации:
- Сигмоидная функция
- Гиперболический тангенс (tanh)
- ReLU (Rectified Linear Unit)
- Softmax (для многоклассовой классификации)
Теперь давайте кратко рассмотрим другие варианты, которые вы упомянули:
- Функция оптимизации: Это метод, используемый для минимизации функции потерь в процессе обучения нейронной сети. Она не является функцией активации.
- Функция управления: Это более общий термин, который может относиться к различным методам управления системами, но не к нейронным сетям в частности.
- Функция адаптации: Это может относиться к процессам, которые помогают модели адаптироваться к данным, но также не является функцией активации.
Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос - это функция активации.