Почему функция активации в нейронных сетях часто не является линейной?

Функция активации в нейронных сетях часто не является линейной, потому что линейные преобразования не могут эффективно отразить сложные взаимосвязи в данных. www.ultralytics.com

Данные реального мира, такие как изображения, текст и звук, по своей природе сложны и нелинейны. www.ultralytics.com Модель, состоящая исключительно из линейных преобразований, не может отразить эти сложные взаимосвязи. www.ultralytics.com

Нелинейные функции активации, например сигмоидная или ReLU, позволяют нейронным сетям обрабатывать и моделировать сложные паттерны, которые недоступны линейным уравнениям. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, нелинейность функции активации обеспечивает гибкость модели, позволяя ей извлекать из данных более сложные и абстрактные шаблоны. www.geeksforgeeks.org