Нелинейная функция выхода сумматоранейрона называется активационной функцией. Активационная функция определяет, как выход нейрона будет реагировать на входные данные, и играет ключевую роль в обучении нейронной сети.

Существует несколько типов активационных функций, и выбор конкретной функции может существенно повлиять на производительность модели. Вот несколько наиболее распространенных активационных функций:

• Сигмоидная функция: Эта функция принимает значения от 0 до 1 и часто используется в выходном слое для задач бинарной классификации.
• Гиперболический тангенс (tanh): Эта функция принимает значения от -1 до 1 и часто используется в скрытых слоях, так как она центрирована вокруг нуля и может ускорить обучение.
• ReLU (Rectified Linear Unit): Эта функция возвращает 0 для отрицательных значений и само значение для положительных. Она стала популярной благодаря своей простоте и эффективности в глубоком обучении.
• Softmax: Эта функция используется в многоклассовой классификации и преобразует выходные значения в вероятности, которые суммируются до 1.

Важно отметить, что выбор активационной функции зависит от конкретной задачи и архитектуры нейронной сети. В процессе обучения нейронной сети, активационная функция помогает модели учиться распознавать сложные паттерны в данных.