В предыдущих частях мы рассмотрели основы функций активации, их влияние на производительность модели и связь с аппаратными ресурсами. Теперь мы перейдем к практическим аспектам: как выбрать функцию активации для конкретной задачи, как использовать их в реальных проектах и какие тенденции ожидаются в будущем. В глубоких нейронных сетях рекомендуется использовать ReLU или его модификации (Leaky ReLU, ELU), так как они позволяют избежать проблемы "исчезающего градиента" и ускоряют обучение. Пример:...

Функции активации — это ключевые элементы искусственных нейронных сетей (ИНС), которые определяют, как нейрон реагирует на входные данные. Они вводят нелинейность в модель, что позволяет сети обучаться сложным паттернам. В этой части статьи мы рассмотрим, что такое функции активации, зачем они нужны, и познакомимся с основными их типами. Функция активации — это математическая функция, которая применяется к взвешенной сумме входных данных нейрона. Она определяет, будет ли нейрон активирован (то есть, будет ли он передавать сигнал дальше по сети)...