Aktivierungsfunktionen-Visualizer
x | f(x) |
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Anleitung: Aktivierungsfunktionen-Visualizer nutzen
Der Aktivierungsfunktionen-Visualizer ermöglicht Ihnen, typische Aktivierungsfunktionen aus dem Machine Learning anschaulich zu erforschen. Sie können Kurven wie Sigmoid, ReLU, GELU und Tanh auswählen, Parameter dynamisch anpassen und deren Einfluss sofort erkennen. Das Tool richtet sich an alle, die mathematische Zusammenhänge intuitiv verstehen oder im Bildungsumfeld vermitteln möchten.
So gehen Sie vor
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1. Aktivierungsfunktion wählen:
Öffnen Sie das Drop-down-Menü mit der Beschriftung Aktivierungsfunktion. Dort wählen Sie die gewünschte Funktion (z.B. Sigmoid, Tanh, ReLU oder GELU) aus. Der entsprechende Funktionsgraph wird sofort angezeigt.
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2. Steigung (k) einstellen:
Mithilfe des Steigung-Schiebereglers können Sie festlegen, wie steil oder flach die Funktion verläuft. Der aktuelle Wert wird neben dem Regler angezeigt. Passen Sie diesen Wert an, um die Auswirkungen direkt im Graphen zu sehen.
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3. Offset (b) verschieben:
Mit dem Offset-Schieberegler kann die Funktion auf der x-Achse nach links oder rechts verschoben werden. Auch dieser Wert wird direkt angezeigt. Jede Änderung wirkt sich unmittelbar auf die Kurve im Graphen aus.
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4. Graph und Funktionswerte betrachten:
Im Graph-Feld sehen Sie die Kurve der gewählten Funktion samt der Änderungen. Unterhalb des Graphen finden Sie eine Tabelle, die exemplarisch für mehrere x-Werte die Funktionsausgabe f(x) angibt. So können Sie numerisch nachvollziehen, wie sich Parameter-Änderungen auswirken.
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5. Parameter zurücksetzen:
Mit Klick auf den Button Zurücksetzen werden alle Einstellungen auf die Standardwerte gesetzt (Sigmoid, Steigung = 1, Offset = 0).
Tipps zur Anwendung
- Nutzen Sie die Schieberegler langsam, um Veränderungen an der Kurve gezielt zu beobachten.
- Wechseln Sie zwischen verschiedenen Funktionen, um deren typische Formen direkt zu vergleichen.
- Die Tabelle unter der Grafik lässt sich für Aufgaben im Unterricht oder zur eigenen Dokumentation verwenden.
- Das Tool ist barrierefrei – alle Funktionen sind auch via Tastatur bedienbar.
Fazit: Mit dem Aktivierungsfunktionen-Visualizer bekommen Sie ein anschauliches, interaktives Werkzeug, das Verständnis und Experimentierfreude im Bereich maschinelles Lernen fördert.
Anbieter im Vergleich (Vergleichstabelle)
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Prozessor | Apple M4 Max Chip mit 16-Core CPU | AMD Ryzen AI 9 HX 370 mit AMD Ryzen AI | Intel Core Ultra 9 185H | Intel Core Ultra 7 155H mit Intel AI Boost (NPU) | Intel Core Ultra 7 155H |
Grafikkarte | Integrierte 40-Core GPU | NVIDIA GeForce RTX 4060 | Integrierte Intel Arc Graphics | NVIDIA GeForce RTX 4060 | Integrierte Intel Arc Grafik |
Arbeitsspeicher | 48 GB RAM LPDDR5X | 32 GB LPDDR5X RAM | 32 GB LPDDR5X RAM | 32 GB LPDDR5 RAM | 16 GB LPDDR5X RAM |
Speicherkapazität | 1 TB SSD | 1 TB M.2 NVMe PCIe 4.0 SSD | 2 TB NVMe PCIe SSD | 1 TB NVMe SSD | 1 TB NVMe SSD |
Akkulaufzeit | Bis zu 22 Stunden | Bis zu 9 Stunden | Bis zu 9 Stunden | Bis zu 16 Stunden | Bis zu 21,5 Stunden |
KI-Features | 16-Core Neural Engine | AiSense FHD IR-Kamera mit KI-Effekten & 3 Mikrofone mit AI Noise-Cancelling | Integration von HUAWEIs Pangu-KI-Modell | Intel AI Boost für KI-gestützte Leistung | LG gram Link-App mit KI-Funktionen |
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