- Fonction d'activation
- En apprentissage automatique et en traitement du signal, une fonction d'activation est une fonction non linéaire appliquée à une combinaison linéaire des entrées d'un neurone artificiel pour introduire de la non-linéarité dans le modèle.
- Les fonctions d'activation les plus couramment utilisées comprennent la fonction sigmoïde, la fonction tangente hyperbolique (tanh), et la fonction d'unité linéaire rectifiée (ReLU).
- Les fonctions d'activation permettent aux réseaux de neurones artificiels de modéliser des relations complexes et non linéaires entre les entrées et les sorties.
Exemple d’application : optimisation de voiture de course ou reconnaissance d'objets complexes
Voici un exemple d'utilisation de la fonction d'activation dans le contexte d'applications d'optimisation de voiture de course, ou de reconnaissance d'objets :
