Aula 09: Funções de Ativação ⚡
🔌 Para que servem?
- Decidem se o neurônio "dispara" ou não.
- Adicionam Não-Linearidade à rede.
- Permitem aprender curvas e padrões complexos.
🛠️ As Mais Usadas
- Sigmoid: Valores entre 0 e 1 (Saída Sim/Não).
- ReLU: A favorita das camadas ocultas (Rápida e Simples).
- Softmax: Probabilidades para várias classes.
📉 Visualizando a ReLU
- Se o sinal é negativo \(\rightarrow\) Desliga (0).
- Se o sinal é positivo \(\rightarrow\) Mantém o valor.
🔄 Fluxo de Sinal
graph LR
SUM["Soma Ponderada"] --> ACT["Função de Ativação"]
ACT --> SIGNAL["Sinal de Saída"]🚩 Dica de Ouro
Use sempre ReLU nas camadas do meio e reserve a Softmax para a camada final de classificação!