O que é: Função de Ativação
A função de ativação é um conceito fundamental em machine learning e redes neurais artificiais. Ela determina a saída de um neurônio ou unidade em uma rede neural, com base na soma ponderada das entradas. Em outras palavras, a função de ativação decide se um neurônio deve ser ativado ou não, com base em um determinado limiar.
A função de ativação é responsável por introduzir não linearidades em uma rede neural, permitindo que ela aprenda padrões complexos nos dados. Existem várias funções de ativação comumente usadas, como a função sigmóide, a função tangente hiperbólica e a função ReLU (Rectified Linear Unit).
A escolha da função de ativação pode ter um impacto significativo no desempenho e na capacidade de aprendizado de uma rede neural. Cada função de ativação tem suas próprias características e propriedades, e a escolha da função certa depende do problema específico que está sendo resolvido.
A função sigmóide, por exemplo, é frequentemente usada em redes neurais para problemas de classificação binária, pois mapeia a saída para um intervalo entre 0 e 1. Já a função ReLU é amplamente utilizada em redes neurais profundas devido à sua capacidade de lidar com o problema do gradiente desaparecendo.
Em resumo, a função de ativação desempenha um papel crucial no funcionamento e no desempenho de uma rede neural. É importante entender as diferentes funções de ativação disponíveis e escolher a mais adequada para o problema em questão, a fim de obter os melhores resultados possíveis em tarefas de aprendizado de máquina.