Üdvözlöm, Ön a
activation function szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
activation function szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
activation function szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
activation function szóról tudni kell, itt található. A
activation function szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
activation function és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
activation function (tsz. activation functions)
- (informatika, mesterséges intelligencia) Az activation function (magyarul: aktivációs függvény) a mesterséges neurális hálók egyik alapvető eleme, amely egy neuron kimenetét alakítja át a bemenetek súlyozott összegéből. Az aktivációs függvény határozza meg, hogy a neuron milyen mértékben “aktiválódik”, vagyis milyen jel kerül továbbításra a háló további rétegeibe.
Miért kell aktivációs függvény?
- Nemlinearitás bevezetése: Ha minden neuron lineáris függvényt használna, a háló egészében csak egy lineáris transzformáció jönne létre, így bármennyi réteg is lenne, a háló csak lineáris problémákat tudna megoldani.
- Az aktivációs függvény teszi lehetővé, hogy a háló komplex, nemlineáris mintákat tanuljon meg.
Gyakori típusai
Aktivációs függvény
|
Képlet
|
Jellemzők
|
Sigmoid
|
|
Kimenet 0 és 1 között, jól használható bináris osztályozásnál, de gradient eltűnéshez vezethet
|
Tanh (hiperbolikus tangens)
|
|
Kimenet -1 és 1 között, középre helyezett, de szintén okozhat gradient problémákat
|
ReLU (Rectified Linear Unit)
|
|
Egyszerű, gyors, széles körben használt, de “halott neuronnal” lehet probléma
|
Leaky ReLU
|
|
ReLU továbbfejlesztett változata, kis lejtővel a negatív tartományban
|
Softmax
|
|
Többosztályos kimenetekhez, valószínűségi értékeket ad
|
Hol használjuk?
- Rejtett rétegekben: általában ReLU vagy annak változatai.
- Kimeneti rétegben: a probléma típusától függően (pl. sigmoid bináris osztályozáshoz, softmax többosztályos problémához).
Összefoglalás
- Aktivációs függvény nélkül a neurális hálók csak lineáris modellek lennének.
- A megfelelő aktiváció kiválasztása kritikus a háló hatékony tanulásához és teljesítményéhez.
- Különböző függvények különböző problémákra optimálisak.