सक्रियता प्रकार्यहरूले नेटवर्कमा गैर-रेखीयता परिचय गरेर तंत्रिका सञ्जाल मोडेलहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, यसलाई डेटामा जटिल सम्बन्धहरू सिक्न र मोडेल गर्न सक्षम पार्दै। यस जवाफमा, हामी गहिरो सिकाइ मोडेलहरूमा सक्रियता कार्यहरूको महत्त्व, तिनीहरूका गुणहरू, र नेटवर्कको कार्यसम्पादनमा तिनीहरूको प्रभावलाई चित्रण गर्न उदाहरणहरू प्रदान गर्नेछौं।
सक्रियता प्रकार्य एक गणितीय प्रकार्य हो जसले इनपुटहरूको भारित योगलाई न्यूरोनमा लैजान्छ र आउटपुट संकेत उत्पादन गर्दछ। यो आउटपुट सिग्नलले न्यूरोन सक्रिय हुनुपर्छ वा होइन, र कुन हदसम्म निर्धारण गर्दछ। सक्रियता प्रकार्यहरू बिना, न्यूरल नेटवर्क केवल एक रेखीय प्रतिगमन मोडेल हुनेछ, जटिल ढाँचाहरू र डाटामा गैर-रैखिक सम्बन्धहरू सिक्न असक्षम।
सक्रियता कार्यहरूको प्राथमिक उद्देश्यहरू मध्ये एक नेटवर्कमा गैर-रेखीयता परिचय गराउनु हो। रैखिक कार्यहरू, जस्तै जोड र गुणन, केवल रेखीय सम्बन्धहरू मोडेल गर्न सक्छ। यद्यपि, धेरै वास्तविक-विश्व समस्याहरूले गैर-रैखिक ढाँचाहरू प्रदर्शन गर्छन्, र सक्रियता कार्यहरूले नेटवर्कलाई यी गैर-रैखिक सम्बन्धहरू खिच्न र प्रतिनिधित्व गर्न अनुमति दिन्छ। इनपुट डेटामा गैर-रैखिक रूपान्तरणहरू लागू गरेर, सक्रियता कार्यहरूले नेटवर्कलाई इनपुट र आउटपुटहरू बीचको जटिल म्यापिङहरू सिक्न सक्षम बनाउँछ।
सक्रियता कार्यहरूको अर्को महत्त्वपूर्ण गुण भनेको प्रत्येक न्यूरोनको आउटपुटलाई सामान्य बनाउने क्षमता हो। सामान्यीकरणले निश्चित दायरा भित्र न्युरोन्सको आउटपुट हुन्छ, सामान्यतया ० र १ वा -१ र १ को बीचमा हुन्छ भन्ने सुनिश्चित गर्दछ। यो सामान्यीकरणले सिक्ने प्रक्रियालाई स्थिर बनाउन मद्दत गर्छ र नेटवर्क गहिरो हुँदै जाँदा न्युरोन्सको आउटपुटलाई विस्फोट वा हराउनबाट रोक्छ। सक्रियता कार्यहरू जस्तै sigmoid, tanh, र softmax सामान्यतया यस उद्देश्यको लागि प्रयोग गरिन्छ।
विभिन्न सक्रियता प्रकार्यहरूमा फरक विशेषताहरू छन्, तिनीहरूलाई विभिन्न परिदृश्यहरूको लागि उपयुक्त बनाउँदै। केहि सामान्य रूपमा प्रयोग हुने सक्रियता कार्यहरू समावेश छन्:
1. सिग्मोइड: सिग्मोइड प्रकार्यले 0 र 1 बीचको मानमा इनपुटलाई नक्सा गर्छ। यो व्यापक रूपमा बाइनरी वर्गीकरण समस्याहरूमा प्रयोग गरिन्छ, जहाँ लक्ष्य दुई वर्गहरू मध्ये एउटामा इनपुटहरू वर्गीकरण गर्ने हो। यद्यपि, सिग्मोइड प्रकार्यहरू हराउने ढाँचा समस्याबाट ग्रस्त छन्, जसले गहिरो नेटवर्कहरूमा प्रशिक्षण प्रक्रियालाई बाधा पुर्याउन सक्छ।
2. Tanh: हाइपरबोलिक ट्यान्जेन्ट प्रकार्य, वा tanh, इनपुटलाई -1 र 1 बीचको मानमा नक्सा गर्दछ। यो सिग्मोइड प्रकार्यमा सुधार हो किनभने यो शून्य-केन्द्रित छ, यसले नेटवर्कलाई सिक्न सजिलो बनाउँछ। Tanh प्राय: पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNNs) र convolutional neural networks (CNNs) मा प्रयोग गरिन्छ।
3. ReLU: सुधारित रेखीय इकाई (ReLU) एक लोकप्रिय सक्रियता प्रकार्य हो जसले नकारात्मक इनपुटहरूलाई शून्यमा सेट गर्छ र सकारात्मक इनपुटहरूलाई अपरिवर्तित छोड्छ। ReLU यसको सरलता र हराउने ढाँचा समस्यालाई कम गर्ने क्षमताको कारणले व्यापक रूपमा अपनाएको छ। यद्यपि, ReLU "Ding ReLU" समस्याबाट ग्रस्त हुन सक्छ, जहाँ न्यूरोन्सहरू निष्क्रिय हुन्छन् र सिक्न बन्द हुन्छन्।
4. Leaky ReLU: Leaky ReLU ले नकारात्मक इनपुटहरूको लागि सानो ढलानको परिचय दिएर मरिरहेको ReLU समस्यालाई सम्बोधन गर्दछ। यसले नकारात्मक इनपुटहरूको लागि पनि ढाँचाहरूलाई प्रवाह गर्न अनुमति दिन्छ, न्यूरोनहरूलाई निष्क्रिय हुनबाट रोक्छ। Leaky ReLU ले हालैका वर्षहरूमा लोकप्रियता हासिल गरेको छ र अक्सर ReLU को प्रतिस्थापनको रूपमा प्रयोग गरिन्छ।
5. Softmax: softmax प्रकार्य सामान्यतया बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्याहरूमा प्रयोग गरिन्छ। यसले न्यूरल नेटवर्कको आउटपुटहरूलाई सम्भाव्यता वितरणमा रूपान्तरण गर्दछ, जहाँ प्रत्येक आउटपुटले विशेष वर्गसँग सम्बन्धित इनपुटको सम्भाव्यता प्रतिनिधित्व गर्दछ। Softmax ले सुनिश्चित गर्दछ कि सबै वर्गहरूको लागि सम्भाव्यताहरूको योग 1 सम्म जोडिन्छ।
सक्रियता कार्यहरू तंत्रिका नेटवर्क मोडेलहरूको आवश्यक घटक हुन्। तिनीहरूले डाटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू सिक्न नेटवर्कलाई सक्षम पार्दै गैर-रेखीयता परिचय दिन्छ। सक्रियता कार्यहरूले न्युरोन्सको आउटपुटलाई पनि सामान्य बनाउँछ, नेटवर्कलाई विस्फोट वा हराउने ढाँचा जस्ता समस्याहरू अनुभव गर्नबाट रोक्छ। विभिन्न सक्रियता कार्यहरू फरक विशेषताहरू छन् र विभिन्न परिदृश्यहरूको लागि उपयुक्त छन्, र तिनीहरूको चयन हातमा समस्याको प्रकृतिमा निर्भर गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग:
- केरास TFlearn भन्दा राम्रो डीप लर्निंग टेन्सरफ्लो लाइब्रेरी हो?
- TensorFlow 2.0 र पछि, सत्रहरू अब सीधै प्रयोग गरिने छैन। तिनीहरूलाई प्रयोग गर्न कुनै कारण छ?
- एक तातो एन्कोडिङ के हो?
- SQLite डाटाबेसमा जडान स्थापना गर्ने र कर्सर वस्तु सिर्जना गर्ने उद्देश्य के हो?
- च्याटबोटको डाटाबेस संरचना सिर्जना गर्नको लागि प्रदान गरिएको पाइथन कोड स्निपेटमा कुन मोड्युलहरू आयात गरिन्छ?
- च्याटबोटको लागि डाटाबेसमा भण्डारण गर्दा डाटाबाट बहिष्कृत गर्न सकिने केही कुञ्जी-मान जोडीहरू के हुन्?
- डाटाबेसमा सान्दर्भिक जानकारी भण्डारणले कसरी ठूलो मात्रामा डाटा व्यवस्थापन गर्न मद्दत गर्छ?
- च्याटबोटको लागि डाटाबेस सिर्जना गर्नुको उद्देश्य के हो?
- चेकपोइन्टहरू छनौट गर्दा र च्याटबोटको अनुमान प्रक्रियामा प्रति इनपुटको बीम चौडाइ र अनुवादहरूको संख्या समायोजन गर्दा केही विचारहरू के हुन्?
- च्याटबोटको कार्यसम्पादनमा कमजोरीहरूलाई निरन्तर परीक्षण र पहिचान गर्न किन महत्त्वपूर्ण छ?
TensorFlow को साथ EITC/AI/DLTF Deep Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्