Summary  
This chapter covers the mathematical behavior and implementation of the sigmoid and tanh activation functions to squash inputs into fixed ranges and control information flow in a neural network’s memory units.  

General domain of usage  
Recurrent neural networks (RNNs)

**Sigmoid**- og **tanh**-aktiveringsfunktionerne undersøges, da de spiller en afgørende rolle i funktionen af **RNN'er**. Disse funktioner omdanner input til output, hvilket gør det muligt for modellen at foretage forudsigelser.


- **Sigmoid-aktivering**: Sigmoid-funktionen kortlægger inputværdier til et outputområde mellem 0 og 1. Den anvendes ofte i binære klassifikationsopgaver, da dens output kan tolkes som en sandsynlighed. Dog lider den af **vanishing gradient-problemet**, når inputværdierne er meget store eller meget små;  
- **Tanh-aktivering**: **Tanh**-funktionen ligner sigmoid, men kortlægger inputværdier til et outputområde mellem -1 og 1. Den hjælper med at centrere data omkring nul, hvilket kan understøtte indlæring. På trods af fordelene lider den også af vanishing gradient-problemet i visse situationer;  
- **Funktion af sigmoid og tanh**: Begge funktioner arbejder ved at presse inputværdierne ind i et afgrænset interval. Den primære forskel ligger i deres outputområde: **sigmoid** (0 til 1) vs. **tanh** (-1 til 1), hvilket påvirker, hvordan netværket behandler og opdaterer informationen.

I næste kapitel vil vi se på, hvordan disse aktiveringsfunktioner spiller en rolle i **LSTM**-netværk, og hvordan de hjælper med at overvinde nogle af begrænsningerne ved standard RNN'er.


Hvad er output-intervallet for sigmoid aktiveringsfunktionen?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTMs og GRUs ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige Natural language processing-opgaver.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder, samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognose af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Omfatter dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, metoder til tekstkodning, trin til dataklargøring samt opbygning af en LSTM-baseret model til forudsigelse af sentiment.

Sigmoid- og Tanh-Aktiveringer

Awesome!

Sigmoid- og Tanh-Aktiveringer