Расчет функций активации в нейронных сетях: шаг за шагом

Функции активации являются важнейшими компонентами нейронных сетей. Они определяют выход нейрона на основе его входа, позволяя сети изучать сложные закономерности. В этой статье объясняется, как вычислять функции активации пошагово.

Понимание функций активации

Функции активации преобразуют входные сигналы в выходы, которые могут быть использованы последующими слоями.Общие функции включают сигмоид, танх и ReLU. Каждая обладает уникальными свойствами, которые влияют на процесс обучения.

Вычисление сигмоидной функции

Функция сигмоида определяется как f(x) = 1/ (1 + e^-x.

• Введите значение x.
• Вычислите экспоненциал -x.
• Добавить 1 к этому экспоненциальному.
• Разделите 1 на результат, чтобы получить результат.

Вычисление функции ReLU

Выпрямленный линейный блок (ReLU) прост: f(x) = max(0, x).

• Введите значение x.
• Если x больше 0, то выход x.
• Если x меньше или равно 0, то выход 0.

Вычисление функции танха

Гиперболическая тангенсная функция f(x) = (e^x — e^-x/[e^x + e^-x.

• Вычислите e ^x и e ^-x.
• Вычтите e^-x из e^x.
• Вместо этого, введите ^x и ^-x.
• Разделите разницу на сумму, чтобы получить результат.