"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), і перетворюють цю суму на певне значення, яке потім 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 з урахуванням своїх особливостей (ваг). Але рішення про те, яку інформацію передати далі, приймає керівник відділу. Саме тут і з'являється 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 бос отриману інформацію, він може вирішити передати її далі по ланцюжку (до іншого нейрона наступного шару мережі) або забути про неї.

У більш математичному розумінні, 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 сигмоїдну функцію, але перетворює вхідне значення у число від -1 до 1, що робить її більш універсальною порівняно із сигмоїдною функцією:

Відмінності функцій активації

Різні функції активації використовуються у 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 те, наскільки корисною є інформація.

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.