"Chef" eines Neurons

Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen sind ein wesentlicher Bestandteil jedes Neurons. Sie nehmen als Eingabe die Summe aller Eingaben multipliziert mit den Gewichten (was das Neuron "wahrnimmt") und wandeln diese Summe in einen Wert um, der dann weiter durch das Netzwerk übertragen wird.

Stellen Sie sich eine Abteilung in einem Büro vor. Die Mitarbeiter dieser Abteilung verarbeiten die erhaltenen Informationen und entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. In unserer Analogie ist die Abteilung ein einzelnes Neuron, die Mitarbeiter der Abteilung sind die Gewichte der Neuronen und die Informationen, die sie erhalten, sind die Eingaben.

Jeder Mitarbeiter verarbeitet Informationen unter Berücksichtigung seiner Besonderheiten (Gewichte). Aber die Entscheidung, welche Informationen weitergegeben werden, trifft der Abteilungsleiter. Hier kommt die Aktivierungsfunktion ins Spiel.

Die Aktivierungsfunktion ist der interne "Chef" jedes Neurons. Sie betrachtet die von den Mitarbeitern verarbeiteten Informationen und entscheidet, was als Nächstes geschieht. Je nachdem, wie "wichtig" der Chef die Information einschätzt, kann er entscheiden, sie in der Kette weiterzugeben (an ein anderes Neuron in der nächsten Schicht des Netzwerks) oder sie zu verwerfen.

Mathematisch betrachtet führt die Aktivierungsfunktion eine Nichtlinearität in die Arbeitsweise des Neurons ein, wodurch es möglich wird, komplexere Muster aus den Daten zu extrahieren und Flexibilität in den Betrieb eines neuronalen Netzes einzubringen.

Optionen für Aktivierungsfunktionen

Beispiele für Aktivierungsfunktionen sind:

• Sigmoid-Funktion: Diese Funktion wandelt jeden Eingabewert in eine Zahl zwischen 0 und 1 um. Dadurch kann das Neuron eine Ausgabe erzeugen, die immer in einem bestimmten Bereich liegt:

• ReLU (Rectified Linear Unit): Diese Aktivierungsfunktion wandelt jede negative Zahl in 0 um und lässt jede positive Zahl unverändert. Dies ist eine einfache Eigenschaft, die es Neuronen ermöglicht, nichtlineare Probleme effizient zu verarbeiten:

• Tanh (Hyperbolische Tangens): Diese Funktion ist der Sigmoid-Funktion sehr ähnlich, wandelt jedoch die Eingabe in eine Zahl zwischen -1 und 1 um, was sie vielseitiger als die Sigmoid-Funktion macht:

Unterschiede bei Aktivierungsfunktionen

Verschiedene Aktivierungsfunktionen werden in unterschiedlichen Fällen verwendet, abhängig davon, welche Aufgabe das neuronale Netzwerk lösen soll.

Wenn die ReLU-Aktivierungsfunktion verwendet wird, arbeitet der "Chef" nach dem Prinzip: "Alles, was wichtig ist, behalte ich, und alles, was nicht wichtig ist (also negativ), werfe ich weg."

Wenn wir die Sigmoid-Funktion verwenden, verhält sich der Chef etwas anders und versucht, jede erhaltene Information in etwas zwischen 0 und 1 umzuwandeln, was als Wahrscheinlichkeit oder Grad der Sicherheit interpretiert werden kann. Dies kann darauf hinweisen, wie nützlich die Information ist.

Es ist wichtig zu verstehen, dass eine Aktivierungsfunktion lediglich eine Regel ist, die bestimmt, wie ein Neuron auf die empfangene Information reagiert. Sie trägt dazu bei, die Arbeit des Neurons flexibler und anpassungsfähiger zu gestalten, was es dem neuronalen Netzwerk wiederum ermöglicht, zu lernen und genauere Vorhersagen zu treffen.