Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Aktiveringsfunktioner | Konceptet med Neurala Nätverk
Introduktion till neurala nätverk

bookAktiveringsfunktioner

"Chef" för en Neuron

Aktiveringsfunktioner i neurala nätverk är en viktig del av varje neuron. De tar som indata summan av alla indata multiplicerade med vikterna (vad neuronen "ser"), och omvandlar sedan denna summa till ett värde som sedan skickas vidare genom nätverket.

Föreställ dig en avdelning på ett kontor. Medarbetarna på denna avdelning bearbetar den information de får och avgör vad som ska göras härnäst. I vår analogi är avdelningen en enskild neuron, avdelningens medarbetare är neuronens vikter, och informationen de får är indata.

Varje medarbetare bearbetar information med hänsyn till sina specifika egenskaper (vikter). Men beslutet om vilken information som ska föras vidare fattas av avdelningschefen. Det är här aktiveringsfunktionen kommer in i bilden.

Aktiveringsfunktionen är den interna "chefen" för varje neuron. Den granskar informationen som bearbetats av arbetarna och avgör vad som ska göras härnäst. Beroende på hur "viktig" chefen anser att informationen är, kan han eller hon besluta att föra den vidare i kedjan (till en annan neuron i nästa lager av nätverket) eller glömma bort den.

Note
Notera

Arbetarna i detta exempel fungerar som neuronkopplingar. De tar emot sin indata och omvandlar den enligt de vikter de känner till.

På ett mer matematiskt sätt introducerar aktiveringsfunktionen en icke-linjäritet i neuronens funktion, vilket gör det möjligt att extrahera mer komplexa mönster från data och tillför flexibilitet i en neuronnäts funktion.

Alternativ för aktiveringsfunktion

Exempel på aktiveringsfunktioner inkluderar:

  • Sigmoidfunktion: denna funktion omvandlar vilket inmatningsvärde som helst till ett tal mellan 0 och 1. Detta gör att neuronen kan generera en utgång som alltid ligger inom ett visst intervall:
  • ReLU (Rectified Linear Unit): denna aktiveringsfunktion omvandlar alla negativa tal till 0 och lämnar alla positiva tal oförändrade. Detta är en enkel egenskap som gör att neuroner enkelt kan hantera icke-linjära problem:
  • Tanh (Hyperbolisk tangens): denna funktion liknar mycket sigmoidfunktionen, men den omvandlar indata till ett tal mellan -1 och 1, vilket gör den mer mångsidig än sigmoidfunktionen:

Skillnader mellan aktiveringsfunktioner

Olika aktiveringsfunktioner används i olika fall, beroende på vilken uppgift neurala nätverket behöver lösa.

Om vi använder ReLU-aktiveringsfunktionen kommer "chefen" att arbeta enligt principen "allt som är viktigt behåller jag, och allt som inte är viktigt (det vill säga negativt) kastar jag bort."

Om vi använder sigmoidfunktionen kommer chefen att bete sig lite annorlunda och försöka omvandla all mottagen information till något mellan 0 och 1, vilket kan tolkas som en sannolikhet eller grad av säkerhet. Detta kan indikera hur användbar informationen är.

Det är viktigt att förstå att en aktiveringsfunktion helt enkelt är en regel som bestämmer hur en neuron reagerar på den information den tar emot. Den bidrar till att göra neuronens arbete mer flexibelt och adaptivt, vilket i sin tur gör det möjligt för det neurala nätverket att lära sig och göra mer exakta förutsägelser.

1. Vad är en aktiveringsfunktion i ett neuralt nätverk?

2. Vad gör aktiveringsfunktionen sigmoid?

3. Vilken roll har aktiveringsfunktionen i ett neuralt nätverk?

question mark

Vad är en aktiveringsfunktion i ett neuralt nätverk?

Select the correct answer

question mark

Vad gör aktiveringsfunktionen sigmoid?

Select the correct answer

question mark

Vilken roll har aktiveringsfunktionen i ett neuralt nätverk?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 6

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Suggested prompts:

Can you explain why non-linearity is important in neural networks?

What are some other activation functions besides Sigmoid, ReLU, and Tanh?

How do I choose the right activation function for my neural network?

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookAktiveringsfunktioner

Svep för att visa menyn

"Chef" för en Neuron

Aktiveringsfunktioner i neurala nätverk är en viktig del av varje neuron. De tar som indata summan av alla indata multiplicerade med vikterna (vad neuronen "ser"), och omvandlar sedan denna summa till ett värde som sedan skickas vidare genom nätverket.

Föreställ dig en avdelning på ett kontor. Medarbetarna på denna avdelning bearbetar den information de får och avgör vad som ska göras härnäst. I vår analogi är avdelningen en enskild neuron, avdelningens medarbetare är neuronens vikter, och informationen de får är indata.

Varje medarbetare bearbetar information med hänsyn till sina specifika egenskaper (vikter). Men beslutet om vilken information som ska föras vidare fattas av avdelningschefen. Det är här aktiveringsfunktionen kommer in i bilden.

Aktiveringsfunktionen är den interna "chefen" för varje neuron. Den granskar informationen som bearbetats av arbetarna och avgör vad som ska göras härnäst. Beroende på hur "viktig" chefen anser att informationen är, kan han eller hon besluta att föra den vidare i kedjan (till en annan neuron i nästa lager av nätverket) eller glömma bort den.

Note
Notera

Arbetarna i detta exempel fungerar som neuronkopplingar. De tar emot sin indata och omvandlar den enligt de vikter de känner till.

På ett mer matematiskt sätt introducerar aktiveringsfunktionen en icke-linjäritet i neuronens funktion, vilket gör det möjligt att extrahera mer komplexa mönster från data och tillför flexibilitet i en neuronnäts funktion.

Alternativ för aktiveringsfunktion

Exempel på aktiveringsfunktioner inkluderar:

  • Sigmoidfunktion: denna funktion omvandlar vilket inmatningsvärde som helst till ett tal mellan 0 och 1. Detta gör att neuronen kan generera en utgång som alltid ligger inom ett visst intervall:
  • ReLU (Rectified Linear Unit): denna aktiveringsfunktion omvandlar alla negativa tal till 0 och lämnar alla positiva tal oförändrade. Detta är en enkel egenskap som gör att neuroner enkelt kan hantera icke-linjära problem:
  • Tanh (Hyperbolisk tangens): denna funktion liknar mycket sigmoidfunktionen, men den omvandlar indata till ett tal mellan -1 och 1, vilket gör den mer mångsidig än sigmoidfunktionen:

Skillnader mellan aktiveringsfunktioner

Olika aktiveringsfunktioner används i olika fall, beroende på vilken uppgift neurala nätverket behöver lösa.

Om vi använder ReLU-aktiveringsfunktionen kommer "chefen" att arbeta enligt principen "allt som är viktigt behåller jag, och allt som inte är viktigt (det vill säga negativt) kastar jag bort."

Om vi använder sigmoidfunktionen kommer chefen att bete sig lite annorlunda och försöka omvandla all mottagen information till något mellan 0 och 1, vilket kan tolkas som en sannolikhet eller grad av säkerhet. Detta kan indikera hur användbar informationen är.

Det är viktigt att förstå att en aktiveringsfunktion helt enkelt är en regel som bestämmer hur en neuron reagerar på den information den tar emot. Den bidrar till att göra neuronens arbete mer flexibelt och adaptivt, vilket i sin tur gör det möjligt för det neurala nätverket att lära sig och göra mer exakta förutsägelser.

1. Vad är en aktiveringsfunktion i ett neuralt nätverk?

2. Vad gör aktiveringsfunktionen sigmoid?

3. Vilken roll har aktiveringsfunktionen i ett neuralt nätverk?

question mark

Vad är en aktiveringsfunktion i ett neuralt nätverk?

Select the correct answer

question mark

Vad gör aktiveringsfunktionen sigmoid?

Select the correct answer

question mark

Vilken roll har aktiveringsfunktionen i ett neuralt nätverk?

Select the correct answer

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 6
some-alt