Почему нелинейные функции активации важны для решения сложных задач?

Нелинейные функции активации важны для решения сложных задач в нейронных сетях по нескольким причинам:

• Моделирование сложных функций. na-journal.ru habr.com Нелинейность позволяет сети «гнуть» пространство признаков. dtf.ru Линейные модели могут разделять данные только прямыми гиперплоскостями, а нелинейные — кривыми и сложными поверхностями. dtf.ru
• Обучение глубоким представлениям данных. zentyx.ru Это особенно важно в задачах, требующих абстрактного мышления, таких как распознавание образов и естественный язык. zentyx.ru
• Преодоление проблемы исчезающего или взрывающегося градиента. zentyx.ru Это ключевой фактор в успешном обучении глубоких нейронных сетей. zentyx.ru
• Избирательность в обработке данных. dtf.ru Функция активации решает, что считать значимым. dtf.ru Например, при обработке изображений нижние слои выделяют линии и контуры, средние — формы, верхние — объекты. dtf.ru Без активации все эти уровни были бы одинаковыми, и сеть не смогла бы построить иерархию восприятия. dtf.ru

Таким образом, нелинейные функции активации позволяют нейронным сетям не просто запоминать, а учиться структурам, которые не выражаются напрямую через входные признаки. dtf.ru