激活函數在人工神經網路中起著至關重要的作用,是決定神經元是否應該被激活的關鍵因素。激活函數的概念確實可以比喻為人腦中神經元的放電。正如大腦中的神經元根據其接收到的輸入激活或保持不活動一樣,人工神經元的激活函數根據輸入的加權和確定神經元是否應該被激活。
在人工神經網路的背景下,激活函數向模型引入了非線性,使網路能夠學習數據中的複雜模式和關係。這種非線性對於網路有效地逼近複雜函數至關重要。
深度學習中最常用的激活函數之一是 sigmoid 函數。 sigmoid 函數接受輸入並將其壓縮到 0 到 1 之間的範圍內。這種行為類似於生物神經元的放電,其中神經元要么放電(輸出接近 1),要么保持不活動(輸出接近 0)。在它收到的輸入上。
另一個廣泛使用的活化函數是修正線性單元(ReLU)。 ReLU 函數引入了非線性,如果輸入為正則直接輸出,否則為零。這種行為模仿大腦中神經元的放電,如果輸入訊號超過某個閾值,神經元就會放電。
相較之下,還有雙曲正切 (tanh) 函數等激活函數,它將輸入壓縮到 -1 到 1 之間的範圍。tanh 函數可以看作 sigmoid 函數的縮放版本,提供更強的梯度,可以幫助更有效地訓練深度神經網路。
人工神經網路中的活化函數可以被視為大腦中生物神經元行為的簡化抽象。雖然這個類比並不完美,但它為理解激活函數在深度學習模型中的作用提供了一個概念框架。
激活函數透過引入非線性並根據神經元接收到的輸入確定是否應激活神經元,在人工神經網路中發揮至關重要的作用。模擬大腦中神經元放電的類比有助於理解深度學習模型中激活函數的功能和重要性。
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