Funkcja aktywacji
Z Wikipedii
Funkcja aktywacji to pojęcie używane w sztucznej inteligencji do określenia funkcji, według której obliczana jest wartość wyjścia neuronów sieci neuronowej. Do najczęściej używanych funkcji aktywacji należą:
- funkcja liniowa
- y(x) = ax + b
- Uwagi:
-
- Z reguły b = 0.
-
- 'obcięta' funkcja liniowa
- funkcja progowa unipolarna
- a - zadana wartość progowa
- Uwagi:
-
- Z reguły a = 0.
- Taką funkcję aktywacji (a = 0) zastosowali w swojej pracy jako matematyczny model neuronu Warren McCulloch i Walter Pitts.
-
- funkcja progowa bipolarna
- a - zadana wartość progowa
- Uwagi:
-
- Z reguły a = 0.
-
- funkcja sigmoidalna unipolarna
- Uwagi:
-
- Z reguły
![\beta \in \left(0 , 1\right]](../../../math/d/6/a/d6af32fa1d2873899ebf4fb1a4e52ee6.png)
. - Gdy
, funkcja przechodzi w progową unipolarną funkcję aktywacji.
- Z reguły
-
- funkcja sigmoidalna bipolarna (tangens hiperboliczny)
- Uwagi:
-
- Z reguły .
- Gdy , funkcja przechodzi w progową bipolarną funkcję aktywacji.
- Z reguły
-
