Odborné vysvětlení: Aktivační funkce je matematická funkce aplikovaná na výstup neuronu v neuronové síti. Zavádí nelinearitu do sítě, což umožňuje modelovat komplexní vztahy. Běžné aktivační funkce zahrnují ReLU, sigmoid a tanh. Volba aktivační funkce může významně ovlivnit výkon a schopnost učení sítě.
Vysvětlení pro laiky: Aktivační funkce je jako “rozhodovací pravidlo” pro každou část umělé inteligence. Představte si, že každá část AI dostane informaci a musí se rozhodnout, zda a jak moc je ta informace důležitá. Aktivační funkce jí pomáhá udělat toto rozhodnutí. Je to podobné tomu, jak se vy rozhodujete, zda reagovat na nějakou informaci nebo ji ignorovat.
Activation Function is a mathematical function applied to the output of a neuron in a neural network. It introduces non-linearity
