Найти тему
219 подписчиков

Переходим к понятию функции активации искусственного нейрона.

Из предыдущего урока мы узнали, что внутри тела искусственного нейрона происходит некоторое преобразование входного сигнала.

Преобразование выполняется в соответствии с функцией активации.
Выделяют пять популярных функций активации:
1. Пороговая функция (0 или 1)
2. Линейная функция (прямая вида cx)
3. Функция ReLU
4. Сигмоидная логистическая функция
5. Гипербполический тангенс

Более подробно каждая функция описана на сайте (урок 2.2).

Помимо соотношений, представленных выше, есть и другие функции активации. Исследователи в области искусственного интеллекта постоянно ищут новые способы улучшить нейронные сети, в том числе модифицируя уже существующие способы и приемы обработки входных сигналов.

Корректный выбор активационной функции - основная задача для построения правильной нейронной сети. Оне Однако, не существует универсального правила, в каком случае какую из функций применять. Практика, показывает, что ReLU лучше ведет себя как аппроксиматор. Сигмоида и гиперболический тангенс чаще используются в задачах классификации.

Выбор функции активации рассмотрим подробнее на конкретных примерах в следующих уроках.

Переходим к понятию функции активации искусственного нейрона. Из предыдущего урока мы узнали, что внутри тела искусственного нейрона происходит некоторое преобразование входного сигнала.
Около минуты