Как многослойные нейронные сети обрабатывают нелинейные задачи?

Многослойные нейронные сети обрабатывают нелинейные задачи за счёт поочерёдного расчёта линейных комбинаций и нелинейных преобразований. library.tsilikin.ru

Это возможно благодаря тому, что многослойные сети могут формировать на выходе произвольную многомерную функцию при соответствующем выборе количества слоёв, диапазона изменения сигналов и параметров нейронов. library.tsilikin.ru

В этом процессе важную роль играют функции активации, которые определяют, будет ли нейрон активирован. sky.pro Популярные функции активации включают ReLU (Rectified Linear Unit), сигмоидную функцию и гиперболический тангенс. sky.pro

Например, функция ReLU активирует нейрон только если его входное значение положительно, что помогает моделям справляться с проблемой исчезающих градиентов. sky.pro Выбор функции активации зависит от конкретной задачи и архитектуры нейронной сети. sky.pro