"Capo" di un Neurone

Le funzioni di attivazione nelle reti neurali rappresentano una parte fondamentale di ogni neurone. Ricevono in ingresso la somma di tutti gli input moltiplicati per i pesi (ciò che il neurone "vede"), e convertono questa somma in un valore che viene poi trasmesso ulteriormente attraverso la rete.

Immagina un reparto in un ufficio. I dipendenti di questo reparto elaborano le informazioni ricevute e decidono cosa fare successivamente. In questa analogia, il reparto rappresenta un singolo neurone, i dipendenti del reparto sono i pesi dei neuroni e le informazioni che ricevono sono l'input.

Ogni dipendente elabora le informazioni tenendo conto delle proprie specificità (pesi). Tuttavia, la decisione su quali informazioni trasferire ulteriormente viene presa dal capo del reparto. Qui entra in gioco la funzione di attivazione.

La funzione di attivazione è il "capo" interno di ogni neurone. Esamina le informazioni elaborate dai lavoratori e decide cosa fare successivamente. A seconda di quanto il capo ritenga "importanti" le informazioni, può decidere di trasmetterle alla catena successiva (a un altro neurone nello strato successivo della rete) oppure di ignorarle.

In termini più matematici, la funzione di attivazione introduce una non linearità nel funzionamento del neurone, permettendo di estrarre schemi più complessi dai dati e introducendo flessibilità nel funzionamento di una rete neurale.

Opzioni di funzione di attivazione

Esempi di funzioni di attivazione includono:

• Funzione sigmoide: questa funzione converte qualsiasi valore di input in un numero compreso tra 0 e 1. Questo permette al neurone di generare un output che è sempre in un certo intervallo:

• ReLU (Rectified Linear Unit): questa funzione di attivazione converte qualsiasi numero negativo in 0 e lascia invariato qualsiasi numero positivo. Questa è una caratteristica semplice che consente ai neuroni di gestire facilmente problemi non lineari:

• Tanh (Tangente Iperbolica): questa funzione è molto simile alla funzione sigmoide, ma converte l'input in un numero compreso tra -1 e 1, rendendola più versatile rispetto alla funzione sigmoide:

Differenze tra le Funzioni di Attivazione

Funzioni di attivazione diverse vengono utilizzate in casi differenti, a seconda del compito che la rete neurale deve risolvere.

Se utilizziamo la funzione di attivazione ReLU, il "capo" lavorerà secondo il principio "tutto ciò che è importante lo tengo, e tutto ciò che non è importante (cioè negativo) lo scarto."

Se utilizziamo la funzione sigmoide, il capo si comporterà in modo leggermente diverso, cercando di trasformare qualsiasi informazione ricevuta in qualcosa compreso tra 0 e 1, che può essere interpretato come una probabilità o un grado di certezza. Questo può indicare quanto sia utile l'informazione.

È importante comprendere che una funzione di attivazione è semplicemente una regola che determina come un neurone reagisce alle informazioni che riceve. Aiuta a rendere il lavoro del neurone più flessibile e adattivo, il che a sua volta permette alla rete neurale di apprendere e fare previsioni più accurate.