აქტივაციის ფუნქციები გადამწყვეტ როლს თამაშობს ხელოვნურ ნერვულ ქსელებში, რაც მთავარი ელემენტია იმის დასადგენად, უნდა გააქტიურდეს თუ არა ნეირონი. აქტივაციის ფუნქციების კონცეფცია მართლაც შეიძლება შევადაროთ ადამიანის ტვინში ნეირონების გასროლას. ისევე, როგორც თავის ტვინში ნეირონი იფეთქებს ან უმოქმედო რჩება მის მიერ მიღებული შეყვანის საფუძველზე, ხელოვნური ნეირონის აქტივაციის ფუნქცია განსაზღვრავს ნეირონის გააქტიურებას თუ არა შეყვანის შეწონილი ჯამის საფუძველზე.
ხელოვნური ნერვული ქსელების კონტექსტში, აქტივაციის ფუნქცია მოდელს ნერგავს არაწრფივობას, რაც საშუალებას აძლევს ქსელს ისწავლოს რთული შაბლონები და ურთიერთობები მონაცემებში. ეს არაწრფივიობა აუცილებელია ქსელისთვის რთული ფუნქციების ეფექტურად მიახლოებისთვის.
ღრმა სწავლის პროცესში ერთ-ერთი ყველაზე ხშირად გამოყენებული აქტივაციის ფუნქცია არის სიგმოიდური ფუნქცია. სიგმოიდური ფუნქცია იღებს შეყვანას და ანაწილებს მას 0-დან 1-მდე დიაპაზონში. ეს ქცევა ბიოლოგიური ნეირონის გასროლის მსგავსია, სადაც ნეირონი ან აწვება (გამომავალი 1-თან ახლოს) ან რჩება არააქტიური (გამომავალი 0-სთან ახლოს). მის მიერ მიღებულ შეყვანაზე.
კიდევ ერთი ფართოდ გამოყენებული აქტივაციის ფუნქცია არის გამოსწორებული ხაზოვანი ერთეული (ReLU). ReLU ფუნქცია შემოაქვს არაწრფივობას შეყვანის პირდაპირ გამოტანით, თუ ის დადებითია, ხოლო სხვა შემთხვევაში ნულოვანი. ეს ქცევა ასახავს ტვინში ნეირონის გასროლას, სადაც ნეირონი აწვება, თუ შემავალი სიგნალი აჭარბებს გარკვეულ ზღურბლს.
ამის საპირისპიროდ, ასევე არსებობს აქტივაციის ფუნქციები, როგორიცაა ჰიპერბოლური ტანგენტის (tanh) ფუნქცია, რომელიც ანაწილებს შეყვანას დიაპაზონში -1-დან 1-მდე. tanh ფუნქცია შეიძლება ჩაითვალოს, როგორც სიგმოიდური ფუნქციის მასშტაბური ვერსია, რომელიც უზრუნველყოფს უფრო ძლიერ გრადიენტებს, რაც შეუძლია. დაეხმარება ღრმა ნერვული ქსელების უფრო ეფექტურად მომზადებაში.
ხელოვნურ ნერვულ ქსელებში აქტივაციის ფუნქცია შეიძლება ჩაითვალოს ტვინში ბიოლოგიური ნეირონების ქცევის გამარტივებულ აბსტრაქციად. მიუხედავად იმისა, რომ ანალოგი არ არის სრულყოფილი, ის უზრუნველყოფს კონცეპტუალურ ჩარჩოს ღრმა სწავლის მოდელებში აქტივაციის ფუნქციების როლის გასაგებად.
აქტივაციის ფუნქციები მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ხელოვნურ ნერვულ ქსელებში არაწრფივობის შემოღებით და იმის განსაზღვრით, უნდა გააქტიურდეს თუ არა ნეირონი მის მიერ მიღებული შეყვანის საფუძველზე. თავის ტვინში ნეირონების გასროლის მიბაძვის ანალოგია გვეხმარება ღრმა სწავლის მოდელებში აქტივაციის ფუნქციების ფუნქციისა და მნიშვნელობის გაგებაში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად:
- თუ ვინმეს სურს ამოიცნოს ფერადი გამოსახულება კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში, უნდა დაამატოთ სხვა განზომილება რუხი მასშტაბის სურათების ამოცნობისას?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე, რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- არის თუ არა ნიმუშის გარეშე დანაკარგი ვალიდაციის დანაკარგი?
- საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება GPU-ზე გაშვებულ NumPy-ს რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- მართალია ეს წინადადება თუ მცდარი "კლასიფიკაციის ნერვული ქსელისთვის შედეგი უნდა იყოს ალბათობის განაწილება კლასებს შორის."
- არის თუ არა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში ძალიან მარტივი პროცესია?
- შეიძლება თუ არა ჩვეულებრივი ნერვული ქსელის შედარება თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციასთან?
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლაში Python-ით და PyTorch-ით