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- 活性化関数とは人間の脳の仕組みを模倣した「ニューラルネットワーク」という技術をご存知でしょうか？このニューラルネットワークは、人間の脳と同じように、膨大な数の神経細胞（ニューロン）が複雑に結びつくことで、高度な情報処理を実現しています。そして、このニューラルネットワークにおいて、重要な役割を担う要素の一つが「活性化関数」です。活性化関数は、ニューラルネットワークを構成する各ニューロンにおいて、入力信号に対して特定の計算を行い、出力信号を生成する役割を担っています。イメージとしては、入力信号がある条件を満たしているかどうかを判断する「門番」のような役割だと考えると分かりやすいかもしれません。活性化関数の働きで重要なのは、「非線形な変換」と呼ばれる処理です。これは、入力信号と出力信号の間に、単純な比例関係ではない複雑な関係性を作り出すことを意味します。もし活性化関数がなければ、ニューラルネットワークは入力信号に対して単純な直線的な反応しかできなくなってしまい、複雑なパターンを学習することができません。活性化関数がもたらす非線形性によって、ニューラルネットワークは複雑なデータパターンを学習し、より高度な問題解決を可能にしているのです。