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Neuronale Netze -> Aktivierungsfunktion

 

Horsti127

Gast


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     Beitrag Verfasst am: 21.11.2017, 18:07     Titel: Neuronale Netze -> Aktivierungsfunktion
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Hey Leute,

hab mal ne kleine Frage. Hab schon nach Foren zum Thema neuronale Netze gesucht, aber leider keine gefunden und hoffe dass ich deshalb hier eventuell eine Antwort auf meine Frage bekomme.

Beschäftige mich jetzt seid 1-2 Tagen (wegen der Uni) mit neuronalen Netzen. Allerdings treibt mich eine allgemeine Frage umher. Warum benötigt man eine Aktivierungsfunktion? Warum kann ich statt bspw. einer sigmoidal funktion, die Werte (die aus der Übertragungsfkt.) kommen nicht einfach durchschleifen?
Edit: mir ist eingefallen, eine solche Aktivierungsfunktion (durchschleifen gibt es ja), warum wird allerdings lieber eine sigmoidal oder tanh oder ähnliches verwendet??

Ich weiß, vermutlich ist die Frage schnell und simpel beantwortet, allerdings steh ich im Moment total aufm Schlauch -.- und finde leider im Internet keine wirklich begründung, sondern nur dass man sie braucht und welche arten es gibt.

Würde mich über eine Antwort sehr freuen:)
Grüße
Horsti


SigiSorglos
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     Beitrag Verfasst am: 22.11.2017, 12:49     Titel:
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Ohne eine Aktivierungsfunktion oder nur mit einfachem "Durchschleifen" lassen sich nur lineare Funktionen abbilden. Mal dir als Beispiel einfach mal zwei Inputneuronen und ein Ausgabeneuron auf ein Blatt. Wenn du ohne Aktivierungsfunktion arbeitest, addieren sich die Werte einfach nur. Das ändert sich auch dann nicht, wenn du mehrere Eingabeneuronen oder auch eine verdeckte Schicht dazunimmst.

Im Falle einer Aktivierungsfunktion, die selbst natürlich auch nicht linear sein soll, ändert sich das Verhalten und es wird möglich nicht lineare Funktionen abzubilden.

Ich hoffe das hilft dir weiter.
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Horsti127

Gast


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     Beitrag Verfasst am: 06.12.2017, 20:18     Titel:
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Hey SigiSorglos,

sorry, ich hatte deine nachricht damals am 22.11 schon direkt gelesen, war nur mit einem anderen Thema beschäftigt ab dem Datum. Ich werde mir das morgen mal verinnerlichen was du geschrieben hast. Danke für deine Antwort Smile
 
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