Нейронные функции активации преобразуют сумму взвешенных входов нейрона в выходное значение.

Они вводят нелинейности в сеть, что необходимо для того, чтобы сеть могла аппроксимировать сложные функции.

Типичные функции активации — это сигмоидная функция, гиперболический тангенс (tanh) и выпрямленная линейная единица (ReLU).

Каждая функция имеет свои преимущества и недостатки с точки зрения дифференцируемости, диапазона значений и вычислительной нагрузки.

Выбор функции активации сильно влияет на процесс обучения и производительность нейронной сети.