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In neuronalen Netzwerken sorgen Aktivierungsfunktionen für die notwendige Nichtlinearität, die es Modellen ermöglicht, komplexe Muster zu erkennen und zu lernen.

Eine aktuelle Veröffentlichung auf arXiv (2511.05131v1) beleuchtet, wie die Wahl der Aktivierungsfunktion im Ausgangsschicht eines neuronalen Netzwerks eng mit der zu verwendenden Verlustfunktion verknüpft ist. Der Bericht liefert eine mathematische Analyse gängiger Aktivierungen wie linear, Sigmoid, ReLU und Softmax und zeigt klar auf, in welchen Szenarien jede dieser Funktionen sinnvoll eingesetzt wird.

In einer neuen Studie wird die Taguchi-Design-of-Experiments-Methode auf Convolutional Neural Networks (CNNs) angewandt, um die Hyperparameter für die Erkennung von Box-Action-Videoaufnahmen systematisch zu optimieren. Durch den Einsatz eines L12(2^11)-orthogonalen Arrays wurden acht wichtige Hyperparameter – Bildgröße, Farbmodus, Aktivierungsfunktion, Lernrate, Reskalierung, Shuffling, vertikales und horizontales Flip – in zwölf experimentellen Konfigurationen getestet.

In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird das Auxiliary Equation Neural Networks Method (AENNM) vorgestellt – ein innovatives Verfahren, das neuronale Netzwerke (NNs) mit der klassischen Auxiliary Equation Methode kombiniert, um exakte Lösungen für nichtlineare partielle Differentialgleichungen (NLPDEs) zu erhalten.