"Capo" di un Neurone

Immagina un reparto di ufficio. I dipendenti elaborano le informazioni in arrivo — questi dipendenti rappresentano i pesi di un neurone, e le informazioni che ricevono sono l'input. Dopo che i dipendenti hanno terminato il loro lavoro, il capo del reparto decide cosa fare dopo. In questa analogia, il capo è la funzione di attivazione.

Ogni peso (dipendente) gestisce le informazioni in modo diverso, ma la decisione finale viene presa dalla funzione di attivazione — il “capo” interno del neurone. Valuta il valore elaborato e decide se trasmettere questo segnale o sopprimerlo. Questo aiuta la rete a trasmettere solo le informazioni più rilevanti.

Matematicamente, una funzione di attivazione introduce non linearità, permettendo ai neuroni di rilevare schemi complessi che le funzioni lineari non possono catturare. Senza funzioni di attivazione non lineari, una rete neurale si comporterebbe come un semplice modello lineare, indipendentemente dal numero di strati.

Opzioni di Funzione di Attivazione

Le reti neurali utilizzano comunemente le seguenti funzioni di attivazione:

• Sigmoide: mappa qualsiasi numero reale nell'intervallo da 0 a 1. Utile quando l'output rappresenta una probabilità o un grado di certezza;

• ReLU (Rectified Linear Unit): restituisce 0 per valori negativi e mantiene inalterati i valori positivi. ReLU è semplice, efficiente e consente alle reti di apprendere schemi complessi senza il problema della scomparsa del gradiente tipico di sigmoid/tanh;

• Tanh (Tangente Iperbolica): simile alla sigmoide ma restituisce valori compresi tra –1 e 1, offrendo un gradiente più forte per input negativi e risultando spesso più efficace della sigmoide negli strati nascosti;

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 viene utilizzata la funzione di attivazione ReLU, il neurone opera secondo una regola semplice: mantiene tutti i valori importanti (positivi) ed elimina quelli non importanti (negativi).

Quando un neurone utilizza una funzione di attivazione sigmoide, la sua uscita diventa un valore compreso tra 0 e 1, interpretabile come una probabilità o un punteggio di importanza. Questo aiuta la rete a decidere quanto fortemente il neurone debba influenzare il livello successivo.

In generale, la funzione di attivazione è la regola che determina come un neurone reagisce alle informazioni in ingresso. Aggiunge flessibilità, modella il flusso dei segnali attraverso la rete e consente al modello di apprendere schemi complessi e stratificati — rendendo infine le reti neurali capaci di previsioni accurate e adattive.