Функция ядра нейрона - это математическое выражение, которое определяет взаимосвязь между входными значениями нейрона и его выходным значением. Она обычно представляется в виде алгоритма или формулы, которая описывает веса входных значений, их взаимодействие друг с другом и смещение (bias) нейрона.

Примером функции ядра нейрона может служить сигмоидная функция, которая преобразует сумму взвешенных входов нейрона в значение между 0 и 1. Другим примером может быть функция ReLU (Rectified Linear Unit), которая преобразует отрицательные значения в ноль, а положительные значения оставляет без изменений.

Функция ядра нейрона является одним из ключевых элементов алгоритмов машинного обучения, таких как искусственные нейронные сети, и влияет на способность нейрона к обучению и прогнозированию.