Как работает функция активации в искусственных нейронных сетях?

Функция активации в искусственных нейронных сетях определяет, будет ли нейрон активирован и каким будет его выходной сигнал. www.securitylab.ru Для этого функция вычисляет взвешенную сумму входов нейрона и добавляет смещение. www.ultralytics.com neurohive.io

Один из простых примеров работы функции активации — функция единичного скачка. neural.radkopeter.ru Выход нейрона может быть равен только 0 или 1. neural.radkopeter.ru Если взвешенная сумма больше определённого порога, то выход нейрона равен 1, если ниже — 0. neural.radkopeter.ru

Основное назначение функции активации — внести нелинейность в выход нейрона, что необходимо моделям глубокого обучения для решения сложных задач, выходящих за рамки простых линейных зависимостей. www.ultralytics.com

Существуют различные функции активации, каждая из которых обладает определёнными характеристиками, подходящими для разных сценариев. www.ultralytics.com Некоторые распространённые типы:

• Сигмоид. www.ultralytics.com Сжимает входные значения в диапазон между 0 и 1. www.ultralytics.com
• Tanh (гиперболический тангенс). www.ultralytics.com Похож на сигмоид, но выводит значения от -1 до 1. www.ultralytics.com