Похожие вопросы
2025-08-26 07:19:41
Функция, которая чаще всего используется в качестве функции активации в искусственных нейронных сетях, — это … функция
- линейная
- ступенчатая
- полиномиальная
- сигмоидальна
Другие предметы Колледж Функции активации в нейронных сетях основы нейронных сетей функции активации искусственные нейронные сети сигмоидальная функция линейная функция полиномиальная функция ступенчатая функция
2025-08-26 07:19:47
В искусственных нейронных сетях часто используются различные функции активации для того, чтобы вводить нелинейности в модель. Это позволяет нейронной сети лучше обучаться и находить более сложные зависимости в данных.
Из перечисленных вами вариантов, наиболее распространенной функцией активации является сигмоидальная функция.
Теперь давайте рассмотрим, почему именно она так популярна:
- Нелинейность: Сигмоидальная функция вводит нелинейность, что позволяет нейронной сети моделировать сложные зависимости.
- Выходные значения: Значения выходов сигмоидальной функции находятся в диапазоне от 0 до 1, что удобно для задач, где необходимо предсказать вероятность принадлежности к какому-либо классу.
- Гладкость: Функция имеет гладкую производную, что помогает в процессе обучения с использованием градиентного спуска.
Однако стоит отметить, что сигмоидальная функция имеет свои недостатки, такие как "проблема затухающего градиента", из-за чего в современных нейронных сетях также часто используются другие функции активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit).
Таким образом, в вашем вопросе правильный ответ — сигмоидальная функция.