… тангенс применяется в качестве функции активации биологами для более реалистичной модели нервной клетки

Другие предметы Университет Функции активации нейронных сетей основы нейронных сетей нейронные сети функции активации тангенс биологические модели нервные клетки университетская программа машинное обучение искусственный интеллект глубокое обучение Новый

Тангенс гиперболический, или просто тангенс, действительно используется в качестве функции активации в нейронных сетях, и это связано с несколькими его свойствами, которые делают его более подходящим для моделирования нейронной активности. Давайте рассмотрим, почему именно тангенс применяется и как он помогает в этом контексте.

1. Симметричность:

• Тангенс гиперболический принимает значения в диапазоне от -1 до 1. Это означает, что он симметричен относительно нуля.
• Симметричность позволяет нейрону легче обучаться, так как выходные значения могут быть как положительными, так и отрицательными, что помогает лучше моделировать сложные зависимости.

2. Нелинейность:

• Тангенс является нелинейной функцией, что позволяет нейронным сетям моделировать сложные функции и зависимости.
• Нелинейность необходима для того, чтобы сеть могла обучаться и находить паттерны в данных, что делает ее более мощной по сравнению с линейными моделями.

3. Производная:

• Производная функции активации тангенса гиперболического не равна нулю на большинстве промежутков, что позволяет эффективнее применять градиентный спуск для обучения нейронной сети.
• Это важно, так как если производная равна нулю, нейрон не будет обновлять свои веса, и обучение станет неэффективным.

4. Сглаживание:

• Тангенс гиперболический сглаживает значения, что может помочь избежать проблем с "взрывом" или "угасанием" градиентов, которые часто возникают при использовании других функций активации.

Таким образом, использование тангенса гиперболического в качестве функции активации в нейронных сетях позволяет более точно моделировать работу нервных клеток, учитывая их нелинейные и симметричные характеристики. Это делает нейронные сети более способными к обучению и адаптации к сложным данным.