Засићена линеарна јединица као универзална симетрична активациона функција за дубинско учење - Lutovac Banduka, Maja; Milićević, Vladimir; Franc, Igor; Zdravković, Nemanja; Dimitrijević, Nikola (Serbian Journal of Management, 2026)
Постоји више симетричних активационих функција које се користе у вештачким неуронским мрежама за дубинско учење. У овом раду предлажемо универзалну активациону функцију засновану на засићеној линеарној јединици (SaLU), која се може користити као замена за било коју познату симетричну активациону функцију. За задатке класификације није неопходно прецизно израчунавање вероватноће детектованих класа. Одлука о класификацији доноси се на основу највеће вероватноће за дате улазне вредности. Као доказ концепта, показујемо да се две најчешће коришћене активационе функције — хиперболички тангенс и алгебарски сигмоид — могу ефикасно заменити функцијом SaLU избором једног параметра. Штавише, теоријска степ-функција такође може бити замењена функцијом SaLU, уз шири опсег прелазне области. Сви изводи заснивају се на симболичкој обради. Такође је приказана визуелизација опсега улазних вредности које доводе до одговарајуће класификације. Ово може помоћи научницима и програмерима у пројектовању сложених алгоритама машинског учења и у разумевању начина рада алгоритама дубинског учења.