Aktivierungsfunktionen in Neuronalen Netzwerken

Künstliche Neuronale Netzwerke sind vom menschlichen Gehirn und dem Netzwerk von Neuronen, das im Gehirn vorhanden ist, inspiriert. Die Informationen werden verarbeitet und von einem Neuron zum anderen über neuro-synaptische Verbindungen weitergegeben. Ähnlich gibt es in künstlichen neuronalen Netzwerken verschiedene Schichten von Zellen, die angeordnet und miteinander verbunden sind. Der Ausgang/die Informationen aus den inneren Schichten des neuronalen Netzwerks werden an die nächsten Schichten und schließlich an die äußerste Schicht weitergegeben, die den Ausgang liefert. Der Input zur äußeren Schicht wird mit Nonlinearität aus dem Output der inneren Schichten versehen, sodass er weiterverarbeitet werden kann. In einem Künstlichen Neuronalen Netzwerk sind Aktivierungsfunktionen sehr wichtig, da sie beim Lernen helfen und das Verständnis von nichtlinearen und komplizierten Zuordnungen zwischen den Eingaben und den entsprechenden Ausgaben ermöglichen.