Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Функції активації | Концепція нейронної мережі
Вступ до нейронних мереж

bookФункції активації

«Бос» нейрона

Функції активації в нейронних мережах є важливою частиною кожного нейрона. Вони приймають на вхід суму всіх вхідних сигналів, помножених на ваги (те, що «бачить» нейрон), а потім перетворюють цю суму на певне значення, яке передається далі мережею.

Уявіть собі відділ в офісі. Працівники цього відділу обробляють отриману інформацію та вирішують, що робити далі. У нашій аналогії відділ — це окремий нейрон, працівники відділу — це ваги нейрона, а отримана ними інформація — це вхідні дані.

Кожен працівник обробляє інформацію, враховуючи свої особливості (ваги). Але рішення про те, яку інформацію передати далі, приймає керівник відділу. Саме тут і вступає в дію функція активації.

Функція активації — це внутрішній «бос» кожного нейрона. Вона аналізує інформацію, оброблену працівниками, і вирішує, що робити далі. Залежно від того, наскільки «важливою» вважає цю інформацію бос, він може вирішити передати її далі по ланцюжку (до іншого нейрона наступного шару мережі) або забути про неї.

Note
Примітка

Працівники в цьому прикладі виконують роль зв'язків нейрона. Вони отримують свої вхідні дані та трансформують їх відповідно до відомих їм ваг.

У більш математичному сенсі функція активації вводить нелінійність у роботу нейрона, що дозволяє йому виділяти складніші закономірності з даних і забезпечує гнучкість у роботі нейронної мережі.

Варіанти функцій активації

Прикладами функцій активації є:

  • Сигмоїдна функція: ця функція перетворює будь-яке вхідне значення на число в діапазоні від 0 до 1. Це дозволяє нейрону генерувати вихід, який завжди знаходиться в певному діапазоні:
  • ReLU (Rectified Linear Unit): ця функція активації перетворює будь-яке від’ємне число на 0, а додатне залишає без змін. Це проста властивість, яка дозволяє нейронам легко працювати з нелінійними задачами:
  • Tanh (гіперболічний тангенс): ця функція дуже схожа на сигмоїдальну функцію, але перетворює вхідне значення на число в діапазоні від -1 до 1, що робить її більш універсальною, ніж сигмоїдальна функція:

Відмінності функцій активації

Різні функції активації використовуються в різних випадках залежно від завдання, яке має вирішити нейронна мережа.

Якщо використовується функція активації ReLU, «керівник» працює за принципом: «усе важливе залишаю, а все неважливе (тобто від’ємне) відкидаю».

Якщо використовується сигмоїдна функція, керівник буде діяти трохи інакше, намагаючись перетворити будь-яку отриману інформацію на значення між 0 і 1, що можна інтерпретувати як ймовірність або ступінь впевненості. Це може вказувати на корисність інформації.

Важливо розуміти, що функція активації — це просто правило, яке визначає, як нейрон реагує на отриману інформацію. Вона допомагає зробити роботу нейрона більш гнучкою та адаптивною, що, у свою чергу, дозволяє нейронній мережі навчатися та робити точніші передбачення.

1. Що таке функція активації в нейронній мережі?

2. Що виконує сигмоїдна функція активації?

3. Яку роль виконує функція активації в нейронній мережі?

question mark

Що таке функція активації в нейронній мережі?

Select the correct answer

question mark

Що виконує сигмоїдна функція активації?

Select the correct answer

question mark

Яку роль виконує функція активації в нейронній мережі?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 6

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookФункції активації

Свайпніть щоб показати меню

«Бос» нейрона

Функції активації в нейронних мережах є важливою частиною кожного нейрона. Вони приймають на вхід суму всіх вхідних сигналів, помножених на ваги (те, що «бачить» нейрон), а потім перетворюють цю суму на певне значення, яке передається далі мережею.

Уявіть собі відділ в офісі. Працівники цього відділу обробляють отриману інформацію та вирішують, що робити далі. У нашій аналогії відділ — це окремий нейрон, працівники відділу — це ваги нейрона, а отримана ними інформація — це вхідні дані.

Кожен працівник обробляє інформацію, враховуючи свої особливості (ваги). Але рішення про те, яку інформацію передати далі, приймає керівник відділу. Саме тут і вступає в дію функція активації.

Функція активації — це внутрішній «бос» кожного нейрона. Вона аналізує інформацію, оброблену працівниками, і вирішує, що робити далі. Залежно від того, наскільки «важливою» вважає цю інформацію бос, він може вирішити передати її далі по ланцюжку (до іншого нейрона наступного шару мережі) або забути про неї.

Note
Примітка

Працівники в цьому прикладі виконують роль зв'язків нейрона. Вони отримують свої вхідні дані та трансформують їх відповідно до відомих їм ваг.

У більш математичному сенсі функція активації вводить нелінійність у роботу нейрона, що дозволяє йому виділяти складніші закономірності з даних і забезпечує гнучкість у роботі нейронної мережі.

Варіанти функцій активації

Прикладами функцій активації є:

  • Сигмоїдна функція: ця функція перетворює будь-яке вхідне значення на число в діапазоні від 0 до 1. Це дозволяє нейрону генерувати вихід, який завжди знаходиться в певному діапазоні:
  • ReLU (Rectified Linear Unit): ця функція активації перетворює будь-яке від’ємне число на 0, а додатне залишає без змін. Це проста властивість, яка дозволяє нейронам легко працювати з нелінійними задачами:
  • Tanh (гіперболічний тангенс): ця функція дуже схожа на сигмоїдальну функцію, але перетворює вхідне значення на число в діапазоні від -1 до 1, що робить її більш універсальною, ніж сигмоїдальна функція:

Відмінності функцій активації

Різні функції активації використовуються в різних випадках залежно від завдання, яке має вирішити нейронна мережа.

Якщо використовується функція активації ReLU, «керівник» працює за принципом: «усе важливе залишаю, а все неважливе (тобто від’ємне) відкидаю».

Якщо використовується сигмоїдна функція, керівник буде діяти трохи інакше, намагаючись перетворити будь-яку отриману інформацію на значення між 0 і 1, що можна інтерпретувати як ймовірність або ступінь впевненості. Це може вказувати на корисність інформації.

Важливо розуміти, що функція активації — це просто правило, яке визначає, як нейрон реагує на отриману інформацію. Вона допомагає зробити роботу нейрона більш гнучкою та адаптивною, що, у свою чергу, дозволяє нейронній мережі навчатися та робити точніші передбачення.

1. Що таке функція активації в нейронній мережі?

2. Що виконує сигмоїдна функція активації?

3. Яку роль виконує функція активації в нейронній мережі?

question mark

Що таке функція активації в нейронній мережі?

Select the correct answer

question mark

Що виконує сигмоїдна функція активації?

Select the correct answer

question mark

Яку роль виконує функція активації в нейронній мережі?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 6
some-alt