Neuronale Aktivierungsfunktionen sind wichtige Bestandteile von künstlichen neuronalen Netzen.

Sie helfen dabei, zu entscheiden, ob ein Neuron im Netz aktiviert wird oder nicht.

Man kann sich das vorstellen wie einen Schalter, der bestimmt, ob ein Signal weitergegeben wird.

Ohne Aktivierungsfunktionen könnten die Netze keine komplexen Muster lernen, weil alles nur linear wäre.

Es gibt verschiedene Arten von Aktivierungsfunktionen, die je nach Aufgabe eingesetzt werden.