Funcția de activare este un element esențial al rețelelor neuronale artificiale, care determină dacă un neuron trebuie să fie activat sau nu, pe baza semnalului de intrare. Aceasta introduce non-linearitate în model, permițând rețelelor să învețe relații complexe și să rezolve probleme dificile precum recunoașterea imaginilor, traducerea automată sau procesarea limbajului natural.
Există mai multe tipuri de funcții de activare, printre care cele mai cunoscute sunt ReLU (Rectified Linear Unit), sigmoid și tanh. Alegerea funcției potrivite influențează direct performanța modelului AI, afectând viteza de învățare, capacitatea de generalizare și stabilitatea rețelei în timpul antrenării.
