Activation Function

Was ist eine Activation Function?

Die Activation Function (Aktivierungsfunktion) ermöglicht es einem neuronalem Netz Grenzwerte einer Entscheidungsfunktion zu erlernen.

Aktivierungsfunktionen neuronaler Netzwerke

Um es neuronalen Netzen zu ermöglichen, komplexe Entscheidungsgrenzen zu lernen, wird eine nichtlineare Aktivierungsfunktion auf einige ihrer Schichten (Layer) angewendet.

Wie funktioniert die Activation Function?

In Berechnungsnetzwerken des Machine Learning definiert die Aktivierungsfunktion eines Knotens den Ausgang dieses Knotens bei einer Eingabe oder einem Satz von Eingaben.

Aktivierungsfunktionen von Schaltkreisen

Jeder Standardschaltkreis eines-Computerchips kann als digitales Netzwerk von Aktivierungsfunktionen verstanden werden:

Solche Schaltkreise sind abhängig von der Eingabe „EIN“ (1) oder „AUS“ (0). Analog verhalten sich die linearen Schaltknoten (Perceptron) in einem neuronalen Netz. Grundsätzlich erlauben lediglich nichtlineare Aktivierungsfunktionen solchen Netzwerken, nichttriviale Probleme unter Verwendung einer nur kleinen Anzahl von Knoten zu berechnen. In künstlichen neuronalen Netzen wird diese Funktion auch als Übertragungsfunktion bezeichnet.

Welche Aktivierungsfunktionen gibt es?

Häufig verwendete Funktionen sind Sigmoid, TanH, ReLU (Rectified Linear Unit) und Varianten dieser Aktivierungsfunktionen.

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