Language
Country/Area
No result found
La mystérieuse fonction d'activation : pourquoi la non-linéarité permet aux réseaux de neurones de résoudre des problèmes complexes
Le cœur du réseau neuronal artificiel réside dans la fonction d'activation de chaque nœud. Cette fonction calcule la sortie du nœud en fonction de valeurs d'entrée spécifiques et de leurs poids. Grâce à des fonctions d'activation non linéaires, les réseaux neuronaux peuvent calculer des problèmes complexes. C'est comme la capacité de discerner des modèles dans d'innombrables données, permettant à des nœuds simples de résoudre des problèmes très difficiles. Du modèle BERT en 2018 aux différents modèles de vision par ordinateur, plusieurs fonctions d'activation contribuent à leur manière aux progrès de l'intelligence artificielle.
Lorsque la fonction d'activation est non linéaire, le réseau neuronal à deux couches peut s'avérer être un approximateur de fonction universel, appelé théorème d'approximation universelle.
Comparaison des fonctions d'activation
Différentes fonctions d'activation ont des propriétés mathématiques différentes. Premièrement, la non-linéarité est essentielle. Les caractéristiques non linéaires de la fonction d’activation permettent même à un petit nombre de nœuds de traiter de nombreux problèmes complexes. Par exemple, la fonction d'activation ReLU est actuellement l'un des choix les plus populaires. Elle se caractérise par une croissance linéaire de la valeur d'activation lorsque l'entrée est supérieure à zéro et nulle lorsque l'entrée est négative, évitant ainsi le problème du « gradient de disparition ».
Une fonction d'activation à portée limitée est généralement plus stable dans les méthodes d'entraînement basées sur le gradient, tandis qu'une fonction d'activation à portée infinie est plus efficace.
Types de fonctions d'activation courants
Les fonctions d'activation peuvent être divisées en trois catégories : les fonctions de crête, les fonctions radiales et les fonctions de pliage. Différents types de fonctions ont des effets différents selon les applications. Par exemple, lors de l’utilisation d’une fonction d’activation linéaire, les performances d’un réseau neuronal seront limitées par sa structure monocouche. Pour les réseaux neuronaux multicouches, l’utilisation de fonctions d’activation non saturées telles que ReLU gère souvent mieux de larges plages de données.
Fonction d'activation de crête
Ces fonctions incluent l'activation linéaire, l'activation ReLU, etc. La caractéristique de ces fonctions est qu'elles répondent de manière linéaire sous certaines valeurs d'entrée, ce qui rend les réseaux de neurones très efficaces lors du traitement de données structurées de manière linéaire.
Dans les réseaux neuronaux d'inspiration biologique, la fonction d'activation représente généralement la cadence de déclenchement des potentiels d'action dans la cellule.
Fonction d'activation radiale
La fonction d'activation radiale utilisée dans le réseau de fonctions de base radiale peut être une fonction gaussienne ou une fonction multiple d'ordre supérieur. Ce type de fonction est très approprié pour le traitement de données multidimensionnelles et peut fournir de meilleurs résultats d'ajustement des données dans la plupart des cas. .
Fonction d'activation du pliage
Les fonctions d'activation pliées sont largement utilisées dans la mise en commun des couches dans les réseaux de neurones convolutifs. La caractéristique de ces fonctions est qu'elles peuvent agréger les entrées, par exemple en prenant la valeur moyenne, minimale ou maximale, ce qui permet de réduire la quantité de calcul et de calcul. Améliorer l'efficacité de calcul du modèle.
Développement de la fonction d'activation quantique
Dans les réseaux de neurones quantiques, les fonctions d'activation non linéaires peuvent être mises en œuvre de manière flexible grâce à la conception de circuits quantiques. Une telle conception améliore non seulement la puissance de calcul, mais conserve également la superposition et d’autres caractéristiques à l’intérieur du circuit quantique, ouvrant ainsi la voie au développement de la future technologie informatique quantique.
Application pratique de la fonction d'activation
Bien que les propriétés mathématiques ne soient pas le seul facteur affectant les performances des fonctions d'activation, leur conception a toujours un impact décisif sur l'efficacité des modèles de deep learning. D'un point de vue pratique, le choix d'une fonction d'activation appropriée peut permettre au modèle d'apprendre plus efficacement les modèles dans les données et de jouer son rôle unique dans différents scénarios.
Dans la pratique du deep learning, comprendre les caractéristiques de toutes les fonctions d'activation permet de trouver la meilleure solution.
La diversité des fonctions d'activation et leurs caractéristiques non linéaires permettent aux réseaux de neurones de traiter efficacement des problèmes complexes. Quels types de nouvelles fonctions d'activation apparaîtront à l'avenir et comment favoriseront-elles davantage l'évolution de la technologie de l'intelligence artificielle ?
