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ニューラルネットワークにおいて、ニューロン（パーセプトロン）が受け取る入力値の総和から、目的に応じた最終的な出力値を得るための関数のこと。ステップ関数、シグモイド関数、ソフトマックス関数などさまざまな種類がある。

ニューラルネットワークは人間の脳をモデル化したもので、脳内のニューロンを模した多くの要素がネットワーク状に結びついている。ひとつのニューロンについて複数の入力があり、ニューロン内部の変換過程を経て、なんらかの値が出力され、それがしきい値を超えると次のニューロンへの入力となる。この変換過程において、入力の総和に対して最終的な出力値を決定するのが活性化関数である。