O que é activation functions?
As activation-functions são componentes essenciais em redes neurais artificiais. Elas determinam se um neurônio deve ser acionado ou não, adicionando não-linearidade ao modelo, o que permite que a rede aprenda padrões complexos. Sem as activation-functions, as redes neurais seriam limitadas a modelar apenas funções lineares.
As activation-functions são componentes essenciais em redes neurais artificiais. Elas determinam se um neurônio deve ser acionado ou não, adicionando não-linearidade ao modelo, o que permite que a rede aprenda padrões complexos. Sem as activation-functions, as redes neurais seriam limitadas a modelar apenas funções lineares.
Tipos de Activation Functions
Existem vários tipos de activation-functions, cada uma com suas próprias características e aplicações:
Função Sigmoid
A função sigmoid produz valores entre 0 e 1, o que a torna útil em problemas de classificação binária.
Função ReLU (Rectified Linear Unit)
A ReLU é a função mais popular em camadas ocultas de redes profundas, pois é computacionalmente eficiente e ajuda a mitigar o problema de vanishing gradients.
Função Tanh
A função tanh é semelhante à sigmoid, mas seus valores estão no intervalo de -1 a 1, o que pode ser mais conveniente em certas situações.
Por Que Usar Activation Functions?
As activation-functions permitem que as redes neurais modelem uma ampla gama de funções, tornando-as poderosas ferramentas para reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e muito mais.
Impacto das Activation Functions na Performance
A escolha da activation-function certa pode significativamente melhorar a performance de uma rede neural, influenciando a velocidade de treinamento e a capacidade de generalização.
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