Aktiveringsfunktioner är viktiga komponenter i neurala nätverk. De bestämmer utgången av en neuron baserad på dess ingång, vilket gör det möjligt för nätverket att lära sig komplexa mönster. Denna artikel förklarar hur man beräknar aktiveringsfunktioner steg för steg.

Förstå aktiveringsfunktioner

Aktiveringsfunktioner omvandlar ingångssignalerna till utgångar som kan användas av efterföljande lager. Vanliga funktioner inkluderar sigmoid, tanh och ReLU. Var och en har unika egenskaper som påverkar inlärningsprocessen.

Beräkna Sigmoid Funktion

Signmoidfunktionen definieras som f(x) = 1/1+ e]]-x[]])]]] för att beräkna den:

  • Inmata värdet av x.
  • Beräkna exponentialen av -x.
  • Lägg till 1 till denna exponential.
  • Del 1 efter resultatet för att få utgången.

Beräkna ReLU-funktionen

Den Rectified Linear Unit (ReLU) är enkel: f(x) = max(0, x)[]]].

  • Inmata värdet av x.
  • Om x är större än 0, utgång x.
  • Om x är mindre än eller lika med 0, utgång 0.

Beräkning av Tanh-funktionen

Den hyperboliska tangent funktionen är f(x) = (e ]]x - e[]]-x]]]) / (e]]x]]]] + e]]]]]]]

  • Beräkna e ]x] och e]]-x[]]].
  • []] []]] från e[]]]][[]]]]]].
  • Lägg till []] []] och ]]] [[]]]].
  • Dela skillnaden med summan för att få utgången.