활성화 기능 단일 레이어 퍼셉트론을 훈련시킬 때

Question

다층 신경 네트워크를 훈련 할 때는 효율적으로 학습하려면 시그 모이 드 성 활성화 기능을 사용하는 것이 필요합니다.

훈련시 Sigmoidal 활성화 기능을 사용하는 데 어떤 이점이 있습니까? 하나의 레이어 퍼셉트론, 아니면 간단한 단계 (Heaviside) 기능이면 충분합니까 (또는 선호하는)?

나는 신경망을 천천히 머리에 데려 가고 있지만 이것에 대한 도움을 주셔서 감사합니다.

Answer 1

예, 이점이 있습니다. 결과는 0과 1 사이의 것이 될 수 있으며 예 또는 아니오 일 필요는 없지만 아마도 수도 있습니다. 단일 뉴런 모델의 경우조차도 비 단계 활성화 기능을 갖는 것이 좋습니다.

필요한 경우 출력을 읽는 방법에 따라 다릅니다. 바이너리 (예, 아니오) 값이 필요합니까? 아니면 그 사이에 무언가가 필요합니까?

Sigmoidal 기능을 사용하고 싶지 않다면 선형 기능을 사용할 수도 있다고 생각합니다.