Chat.GPT programmiert neuronalen Netzknoten

Prompt: “programmiere einen neuronalen Netzknoten, javascript.”

class Neuron {
  constructor() {
    this.weights = [];
    this.bias = Math.random();
  }

  feedforward(inputs) {
    let sum = 0;
    for (let i = 0; i < this.weights.length; i++) {
      sum += inputs[i] * this.weights[i];
    }
    sum += this.bias;
    return this.activate(sum);
  }

  activate(x) {
    // hier kann eine Aktivierungsfunktion, 
    // wie z.B. die sigmoid-Funktion, verwendet werden
    return 1 / (1 + Math.exp(-x));
  }
}

Gefällt mir schon recht gut.

Ich hab mal Bing nach Alternativen zur sigmoid-Funktion gefragt:

Ja, es gibt verschiedene Aktivierungsfunktionen, die man alternativ zur Sigmoid-Funktion in neuronalen Netzwerken verwenden kann. Hier sind einige davon:

1. Tanh Funktion (Hyperbolischer Tangens)¹
2. ReLU Funktion (Rectified Linear Unit)¹²³
3. Leaky ReLU Funktion¹
4. Parametric ReLU Funktion¹
5. Exponential Linear Units (ELUs) Funktion¹
6. Generalized Riccati activation (GRA)⁴

Jede dieser Funktionen hat ihre eigenen Vor- und Nachteile und kann in verschiedenen Situationen nützlich sein. Es ist wichtig, die richtige Aktivierungsfunktion basierend auf dem spezifischen Anwendungsfall und den Daten zu wählen.