非線形な活性化関数とは、活性化関数として1次関数ではない関数を採用したものです。
活性化関数として、例えば、\(f(x)=2x+1\)のような1次関数を使用すると、これは、活性化関数を\(f(x)=x\)、後段の人工ニューロンの重みを2にして、後段の人工ニューロンのバイアスに1を加えたものと等価なので、実質、人工ニューロンの表現力は上がりません。
一方、非線形な活性化関数を利用すると、後段の人工ニューロンの重みや人工ニューロンのバイアスでは代替できない関数となるため、人工ニューロンの表現力が上がります。
非線形な活性化関数を利用することで入力データの複雑な特徴を学習し、より高度な予測や分類を行うことができます。