活性化関数

　活性化関数とは、人工ニューラルネットワークにおいて、ニューロンが発火するかどうかを決定するための関数。活性化関数は、ニューラルネットワークの中で、入力された信号を出力信号に変換する役割を果たす。

　活性化関数は、ニューラルネットワークのモデルの設計段階で決定される。活性化関数は、非線形関数であることが一般的である。これは、人工ニューラルネットワークが非線形のデータを扱うことができるようにするためである。

　活性化関数には、シグモイド関数、ReLU（Rectified Linear Unit）関数、tanh関数などがある。それぞれに特徴があり、ニューラルネットワークの学習や性能に大きな影響を与えるため、活性化関数の選択は重要な決定である。