Почему в глубоких нейросетях используют функции активации, такие как ReLU, вместо линейных

Если в каждой нейронной связи использовать только линейные преобразования, вся сеть сводится к одной линейной функции, независимо от количества слоев. Это делает нейросеть неспособной моделировать сложные нелинейные зависимости.

🔹 ReLU (Rectified Linear Unit) и другие нелинейные функции помогают сети изучать сложные представления и разделять данные в многомерном пространстве.