Функция активации влияет на точность нейронной сети, так как она определяет, как нейроны обрабатывают входные данные и передают информацию в следующий слой сети. Различные функции активации могут иметь разное влияние на точность работы сети. Некоторые функции активации, такие как сигмоид и тангенс гиперболический, насыщаются на краях, что может приводить к проблеме затухания градиента. Это может ухудшить точность работы сети, особенно при обучении глубоких нейронных сетей. В то же время, другие функции активации, такие как ReLU (Rectified Linear Unit) и его варианты, более стабильны и могут привести к лучшей точности работы сети. ReLU и его модификации имеют хорошие свойства обучения глубоких нейронных сетей и могут справляться с проблемой затухания градиента. Увеличение количества нейронов в слоях сети может помочь компенсировать некоторые проблемы снижения точности, связанные с выбором функции активации. Однако, этот подход не всегда гарантирует улучшение точности. Дополнительные нейроны могут привести к более высокой вычислительной сложности и требовать больше данных для обучения, что может усложнить процесс обучения и увеличить время работы сети. Поэтому выбор функции активации в нейронной сети является важной задачей и требует экспериментирования и оценки ее влияния на точность работы сети в конкретной задаче.
Если вы сможете достичь необходимого уровня реакции и времени исполнения, то да.
В процессе обучения, использование сигмоидной функции очень важно, так как она обеспечивает сходимость алгоритма. Относительно рабочего режима модели я не могу сказать ничего определенного. Однако нейронные сети, кажется, достаточно устойчивы к элементной базе. В 20-м веке считалось, что нейроны нужно строить на основе транзисторной логики или биологических элементов (хотя, каких именно, я не знаю). Практически, если у вас уже есть программное обеспечение и модель, то замена одной функции другой в коде займет всего минуту. Вы просто замените лямбду или унаследуйте новый класс.
Сейчас ступенчатая функция (sign) не используется из-за того, что невозможно применить градиентный спуск при обучении. Самая быстрая альтернатива - функция ReLU (кусочно-линейная). Для достижения высокой точности применяются архитектурные принципы, такие как количество слоев, использование прямого проброса (residual layer), ячейки памяти (LSTM, GRU), сверточные фильтры и трансформеры.
Узел (Node) или Персептрон или Нейрон или Unit - все эти термины означают одно и то же: это вычислительная единица, которая принимает входные данные, применяет функцию активации и выдает выходные данные. Функция активации задает способ преобразования взвешенной суммы входных данных в выходной сигнал нейрона. Слои нейронной сети: - Input Layer (входной слой) - Hidden Layer (скрытый слой) - Output Layer (выходной слой) Внутри каждого слоя нейронной сети используется общая функция активации. Часто для Hidden Layers используется одна функция активации, а для Output Layer - другая в зависимости от типа задачи. Популярные функции активации для Hidden Layers: 1. Rectified Linear Activation (ReLU) 2. Logistic (Sigmoid) 3. Hyperbolic Tangent (Tanh) Популярные функции активации для Output Layer: 1. Linear 2. Logistic (Sigmoid) 3. Softmax Выбор конкретных функций активации зависит от задачи решения и требований к выходным данным. Размер сети задается количеством нейронов (Size), ширина слоя (Width) - количество нейронов внутри каждого слоя и глубина слоя (Depth) - количество слоев. Оптимальное количество нейронов и слоев определяется экспериментальным путем и зависит от конкретной задачи. Если задача регрессии, то можно использовать линейную функцию активации в Output Layer и различные функции активации в Hidden Layers. Если задача классификации, то в Output Layer обычно используют функцию Softmax для множественных классов или Logistic (Sigmoid) для бинарной классификации. В целом, определение количества слоев и нейронов - это экспериментальный процесс, и оптимальные значения могут быть разными для разных задач.