Некоторые виды функций активации, которые используются в современных нейронных сетях:

• Сигмоидная функция активации. 1 Это нелинейная функция, которая принимает любое вещественное число и преобразует его в диапазоне от 0 до 1. 1 Подходит для задач бинарной классификации и где требуется вероятностный вывод. 1
• Гиперболический тангенс (Tanh). 1 Ещё одна популярная нелинейная функция активации. 1 Она принимает вещественное число и преобразует его в диапазон от -1 до 1. 1
• Линейная функция. 2 Представляет собой прямую линию и пропорциональна входу. 2 Позволяет получать спектр значений, а не только бинарный ответ. 2
• ReLU. 14 В глубоких сетях часто используется эта функция или её вариации, так как они помогают смягчить проблему исчезающего градиента. 1
• Пороговая (ступенчатая) функция. 45 Это пороговая функция активации, которая активируется или нет в зависимости от того, находится ли входное значение выше или ниже определённого порога. 4 Обычно используется в перцептронах и задачах бинарной классификации. 4
• Softmax. 5 Применяется ко всем нейронам отдельного слоя сети (как правило, последнего). 5

Выбор подходящей функции активации зависит от конкретной задачи и данных. 1