Aktivierungsfunktionen sind entscheidend für die Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze, da sie bestimmen, ob ein Neuron aktiviert wird oder nicht. Sie führen nicht-lineare Transformationen der Eingabewerte durch, was es dem Netzwerk ermöglicht, komplexe Muster und Beziehungen in den Daten zu lernen. Hier sind einige gängige Formen von Aktivierungsfunktionen und deren Bedeutung: 1. **Sigmoid-Funktion**: Diese Funktion gibt Werte zwischen 0 und 1 zurück und wird häufig in der Ausgangsschicht für binäre Klassifikationsprobleme verwendet. Sie hat jedoch den Nachteil, dass sie bei extremen Eingabewerten in die Sättigung gerät, was das Lernen verlangsamen kann. 2. **Tanh-Funktion**: Die hyperbolische Tangensfunktion gibt Werte zwischen -1 und 1 zurück. Sie ist eine skalierte Version der Sigmoid-Funktion und hat den Vorteil, dass sie die Mittelwerte der Eingaben zentriert, was die Konvergenz des Lernprozesses verbessert. 3. **ReLU (Rectified Linear Unit)**: Diese Funktion gibt den Eingabewert zurück, wenn er positiv ist, und 0, wenn er negativ ist. ReLU hat sich als sehr effektiv für tiefe neuronale Netze erwiesen, da sie die Probleme der Sättigung vermeidet und die Berechnungen effizienter macht. 4. **Leaky ReLU**: Eine Variante von ReLU, die einen kleinen negativen Wert für negative Eingaben zurückgibt, um das Problem der "toten Neuronen" zu vermeiden, bei denen Neuronen während des Trainings nicht mehr aktiv werden. 5. **Softmax**: Diese Funktion wird häufig in der Ausgangsschicht von Mehrklassen-Klassifikationsproblemen verwendet. Sie wandelt die Ausgaben eines Neurons in Wahrscheinlichkeiten um, die sich zu 1 summieren. Die Wahl der Aktivierungsfunktion hat einen großen Einfluss auf die Lernfähigkeit und die Leistung des neuronalen Netzes. Sie beeinflusst die Fähigkeit des Modells, nicht-lineare Beziehungen zu lernen und kann die Geschwindigkeit und Effizienz des Trainingsprozesses erheblich beeinflussen.