[AI, ML, DL] 인공지능 활성화 함수란?

활성화 함수 (Activation Function)

- 입력 신호의 합을 출력 신호로 변환하는 함수

- 입력 받은 신호를 얼마나 출력할지 결정

- 비선형함수 (Nonlinear Function)

- 입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는지 정하는 역할

 

활성화 함수 종류

- 계단 함수 (Step Function)

- 시그모이드 함수 (Sigmoid Function)

- 하이퍼볼릭탄젠트 함수 (Hyperbolic Tangent Function)

- 렐루 함수 (ReLU)

- 리키 렐루 함수 (Leaky ReLU)

- 소프트맥스 함수 (Softmax Function)

 

뉴런A > 뉴런B

- 뉴런A 에서 뉴런B 로 신호를 전달할 때, 임계점을 경계로 출력값에 큰 변화를 줌

 

입력 데이터 > 활성화 함수 > 출력 데이터