Language
Country/Area
No result found
т линейного к нелинейному: как функции активации изменяют способность нейронных сетей к обучению
В искусственных нейронных сетях функция активации узла является ключевым компонентом в вычислении выходных данных узла, которые зависят от его различных входных данных и их весов. Эти записи функций активации определяют, можно ли решить сложные проблемы с меньшим количеством узлов.
Современные функции активации включают логические функции (сигмоида), ReLU (Rectified Linear Unit) и сглаженные версии ReLU, GELU (Gaussian Error Linear Unit) и т. д.
С развитием технологий в различных моделях стали применяться определенные функции активации. Например, модель распознавания речи, разработанная Хинтоном и соавторами в 2012 году, использовала логические функции, тогда как модели AlexNet 2012 года и ResNet 2015 года полагались на архитектуру ReLU для задач компьютерного зрения. Кроме того, модель BERT 2018 года использовала GELU, и эффективность этих различных функций активации в различных задачах вызвала широкое обсуждение.
Сравнение функций активации
Помимо практической эффективности, различные функции активации обладают математически различными характеристиками, такими как частичная нелинейность и непрерывная дифференцируемость. Нелинейная функция активации позволяет продемонстрировать двухслойную нейронную сеть как универсальный аппроксиматор функций, в то время как линейная функция активации не может удовлетворить этой характеристике. При использовании линейной функции активации для нескольких слоев вся сеть эквивалентна однослойной модели.
Когда диапазон функций активации конечен, методы обучения на основе градиента обычно более стабильны, поскольку отображение закономерностей существенно влияет только на ограниченные веса.
Однако, когда диапазон функции активации бесконечен, обучение обычно более эффективно, поскольку отображение закономерностей влияет почти на все веса. В этом случае обычно требуется меньшая скорость обучения.
Математические подробности
Наиболее распространенные функции активации момента можно разделить на три категории: гребневые функции, радиальные функции и функции складывания.
Ненасыщенные функции активации (такие как ReLU) могут быть более выгодны по сравнению с насыщенными функциями активации, поскольку первые менее подвержены проблеме исчезающего градиента.
Функция активации гребня — это многомерная функция, действующая на линейную комбинацию входных переменных. Распространенными примерами являются линейная активация, активация ReLU и логическая активация. Эти функции не только биологически обусловлены, но и имитируют частоту активации потенциала действия клетки.
Если наклон линии положительный, то он может отражать частоту излучения по мере увеличения входного тока.
Радиальные базисные функции (RBF) — это еще один тип функции активации, в основном используемый в сетях RBF. Они могут принимать различные формы, наиболее распространенными из которых являются функции Гаусса и функции разности нескольких квадратов.
Другие примеры и типы
В дополнение к вышеперечисленным функциям, периодические функции, такие как синусоидальные функции, также могут использоваться в качестве функций активации, поскольку любая периодическая функция может быть разложена в линейную комбинацию синусоидальных волн с помощью преобразования Фурье. Кроме того, функции активации фолда широко используются в слое объединения сверточных нейронных сетей, а также в выходном слое многоклассовых сетей классификации, таких как функция активации softmax.
В квантовых нейронных сетях нелинейность функции активации может быть реализована без измерений выходных данных каждого персептрона каждого слоя.
Характеристики квантовых компьютеров позволяют проектировать такие квантовые схемы, которые можно использовать для аппроксимации любой произвольной классической функции активации.
Выбор функции активации имеет решающее значение для производительности нейронных сетей, и будущие исследования могут изучить больше неизученных функций активации. Как это влияет на эффективность всей нейронной сети?
