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A misteriosa função de ativação: por que a não linearidade permite que as redes neurais resolvam problemas complexos?
O núcleo da rede neural artificial está na função de ativação de cada nó. Esta função calcula a saída do nó com base em valores de entrada específicos e seus pesos. Por meio de funções de ativação não linear, as redes neurais podem calcular problemas complexos. É como a capacidade de discernir padrões em inúmeros dados, permitindo que nós simples resolvam problemas muito difíceis. Do modelo BERT em 2018 a vários modelos de visão computacional, diversas funções de ativação contribuem para o progresso da inteligência artificial de maneiras próprias e únicas.
Quando a função de ativação é não linear, pode-se provar que a rede neural de duas camadas é um aproximador de função universal, que é chamado de teorema da aproximação universal.
Comparação de funções de ativação
Diferentes funções de ativação têm propriedades matemáticas diferentes. Primeiro, a não linearidade é fundamental. As características não lineares da função de ativação permitem que até mesmo um pequeno número de nós resolva muitos problemas complexos. Por exemplo, a função de ativação ReLU é uma das escolhas mais populares atualmente. Ela é caracterizada por um crescimento linear no valor de ativação quando a entrada é maior que zero e zero quando a entrada é negativa, evitando assim o problema do “gradiente de desaparecimento”.
Uma função de ativação de alcance limitado é geralmente mais estável em métodos de treinamento baseados em gradiente, enquanto uma função de ativação de alcance infinito é mais eficiente.
Tipos comuns de funções de ativação
As funções de ativação podem ser divididas em três categorias: funções de cumeeira, funções radiais e funções de dobramento. Diferentes tipos de funções têm efeitos diferentes em diversas aplicações. Por exemplo, ao usar uma função de ativação linear, o desempenho de uma rede neural será limitado pela sua estrutura de camada única. Para redes neurais multicamadas, o uso de funções de ativação não saturadas, como ReLU, geralmente lida melhor com grandes intervalos de dados.
Função de ativação de cume
Essas funções incluem ativação linear, ativação ReLU, etc. A característica dessas funções é que elas respondem de maneira linear sob determinados valores de entrada, o que torna as redes neurais muito eficazes no processamento de dados estruturados linearmente.
Em redes neurais de inspiração biológica, a função de ativação geralmente representa a taxa de disparo de potenciais de ação na célula.
Função de ativação radial
A função de ativação radial usada na rede de funções de base radial pode ser uma função gaussiana ou uma função múltipla de ordem superior. Este tipo de função é muito adequado para processamento de dados multidimensionais e pode fornecer melhores resultados de ajuste de dados na maioria dos casos. .
Função de ativação dobrável
As funções de ativação dobradas são amplamente utilizadas no agrupamento de camadas em redes neurais convolucionais. A característica dessas funções é que elas podem agregar a entrada, como obter o valor médio, mínimo ou máximo, o que ajuda a reduzir a quantidade de cálculo e. Melhore a eficiência computacional do modelo.
Desenvolvimento da função de ativação quântica
Em redes neurais quânticas, funções de ativação não linear podem ser implementadas de forma flexível por meio do projeto de circuitos quânticos. Tal projeto não apenas melhora o poder de computação, mas também mantém a superposição e outras características dentro do circuito quântico, abrindo caminho para o desenvolvimento da futura tecnologia de computação quântica.
Aplicação prática da função de ativação
Embora as propriedades matemáticas não sejam o único factor que afecta o desempenho das funções de activação, o seu design ainda tem um impacto decisivo na eficácia dos modelos de aprendizagem profunda. Do ponto de vista da aplicação prática, a escolha de uma função de ativação apropriada pode permitir que o modelo aprenda padrões nos dados de forma mais eficiente e desempenhe seu papel único em diferentes cenários.
Na prática do aprendizado profundo, compreender as características de todas as funções de ativação ajuda a encontrar a melhor solução.
A diversidade de funções de ativação e suas características não lineares permitem que as redes neurais lidem com eficácia com problemas complexos. Que tipo de novas funções de ativação aparecerão no futuro e como elas promoverão ainda mais a evolução da tecnologia de inteligência artificial?
