Aktivierungsfunktion

Der Begriff Aktivierungsfunktion ist ein grundlegender Aspekt der neuronalen Netze in der Künstlichen Intelligenz. Wir werden den Begriff in einfachen Schritte erklären, um Anfängern einen klaren Überblick zu geben.

Was ist eine Aktivierungsfunktion?

Eine Aktivierungsfunktion in der Künstlichen Intelligenz bestimmt, ob und in welchem Ausmaß ein neuronales Netz ein Signal an die nächste Schicht von Neuronen weitergibt. Sie ist ein wichtiger Bestandteil der Algorithmen, die die Künstliche Intelligenz steuern.

Wie funktioniert eine Aktivierungsfunktion?

Die Aktivierungsfunktion wertet das gewichtete Inputsignal des Neurons aus. Dann entscheidet sie, ob das Signal stark genug ist, um übertragen zu werden. Ist das der Fall, gibt sie das Signal weiter. Wenn nicht, wird das Signal unterdrückt und nicht weitergeleitet.

Welche Arten von Aktivierungsfunktionen gibt es?

Es gibt diverse Arten von Aktivierungsfunktionen. Sie unterscheiden sich vor allem in der Art, wie sie das Signal auswerten und weitergeben. Zu den gängigsten Funktionen gehören die sigmoidale, die ReLU (Rectified Linear Unit) und die tanh (hyperbolische Tangente) Aktivierungsfunktion.

Warum sind Aktivierungsfunktionen wichtig?

Aktivierungsfunktionen sind essentiell für die Künstliche Intelligenz. Ohne sie könnte ein neuronales Netz nicht lernen und sich verbessern. Sie bringen eine nicht-lineare Dynamik ins Spiel, die es den neuronalen Netzen ermöglicht, komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und zu lernen.