Funkcja aktywacji to matematyczne działanie stosowane w sztucznych sieciach neuronowych, które określa wartość wyjściową neuronu na podstawie wprowadzonych danych. Wprowadza ona nieliniowość do modelu, co pozwala sieci uczenia maszynowego na rozwiązywanie skomplikowanych problemów i wykrywanie złożonych wzorców. Bez funkcji aktywacji sieć neuronowa działałaby jedynie jako prosty model liniowy, niezależnie od liczby jej warstw. Do najpopularniejszych przykładów należą funkcje ReLU, sigmoidalna oraz Softmax.
Funkcja aktywacji (Activation Function)
