Функция нейросети которая добавляется после линейных слоёв для нелинейности называется

Другие предметы Колледж Нейронные сети анализ данных колледж функции нейросетей линейные слои нелинейность в нейросетях обучение нейросетей Новый

Функция нейросети, которая добавляется после линейных слоев для введения нелинейности, называется активационной функцией.

Активационные функции играют ключевую роль в работе нейросетей, так как они позволяют моделировать сложные зависимости между входными и выходными данными. Без активационных функций нейросеть будет представлять собой просто линейную модель, что значительно ограничит её возможности.

Существует несколько распространенных типов активационных функций, каждый из которых имеет свои особенности и области применения. Вот некоторые из них:

• Сигмоидная функция - преобразует входные значения в диапазон от 0 до 1. Используется в основном в выходном слое бинарных классификаторов.
• Гиперболический тангенс (tanh) - преобразует входные значения в диапазон от -1 до 1. Часто используется в скрытых слоях нейросетей.
• ReLU (Rectified Linear Unit) - возвращает 0 для отрицательных значений и само значение для положительных. Это одна из самых популярных функций активации благодаря своей простоте и эффективности.
• Leaky ReLU - модификация ReLU, которая позволяет небольшое отрицательное значение для отрицательных входов, что помогает избежать "проблемы умирающих нейронов".
• Softmax - используется в выходном слое многоклассовых классификаторов для преобразования выходов нейросети в вероятности классов.

Каждая из этих функций имеет свои преимущества и недостатки, и выбор подходящей функции активации может существенно повлиять на производительность нейросети. Важно экспериментировать с различными функциями активации, чтобы найти наиболее подходящую для конкретной задачи.