了解激活函数在神经网络中的作用、其类型以及在 AI 和机器学习中的实际应用。
激活函数是一种应用于神经网络 (NN)中神经元或节点的数学函数。它的主要作用是根据神经元的加权输入来确定其输出。简单来说,它决定了一个神经元是否应该被“激活”或“触发”,如果是,那么它传递到下一层的信号强度应该是多少。这种机制对于将非线性引入网络至关重要,使其能够从数据中学习复杂的模式和关系。如果没有激活函数,无论神经网络有多少层,它的行为都将类似于一个简单的线性回归模型,从而严重限制了其解决复杂现实问题的能力。
激活函数有很多种类型,每种都有其独特的属性。函数的选择会显著影响模型的性能和训练效率。
激活函数是几乎所有依赖神经网络的 AI 应用的基础。
区分激活函数和神经网络中的其他关键概念非常重要:
理解激活函数对于设计、训练和优化有效的机器学习 (ML)模型至关重要。正确的选择可以显著影响模型性能和训练动态。您可以使用 Ultralytics HUB 等工具探索不同的模型及其组件,这有助于构建和部署 AI 模型。