आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको क्षेत्रमा केरास मोडेलको दिइएको उदाहरणमा, तहहरूमा धेरै सक्रियता कार्यहरू प्रयोग गरिन्छ। सक्रियता कार्यहरूले तंत्रिका सञ्जालहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन् किनभने तिनीहरूले गैर-रेखीयता परिचय दिन्छ, नेटवर्कलाई जटिल ढाँचाहरू सिक्न र सही भविष्यवाणीहरू गर्न सक्षम बनाउँछ। Keras मा, सक्रियता कार्यहरू मोडेलको प्रत्येक तहको लागि निर्दिष्ट गर्न सकिन्छ, नेटवर्क संरचना डिजाइन गर्न लचिलोपन अनुमति दिँदै।
उदाहरणमा केरास मोडेलको तहहरूमा प्रयोग गरिएका सक्रियता कार्यहरू निम्नानुसार छन्:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU गहिरो सिकाइमा सबैभन्दा बढी प्रयोग हुने सक्रियता कार्यहरू मध्ये एक हो। यसलाई f(x) = max(0, x) को रूपमा परिभाषित गरिएको छ, जहाँ x प्रकार्यको इनपुट हो। ReLU ले सबै नकारात्मक मानहरूलाई शून्यमा सेट गर्छ र सकारात्मक मानहरूलाई अपरिवर्तित राख्छ। यो एक्टिभेसन प्रकार्य कम्प्युटेशनली कुशल छ र हराउने ढाँचा समस्यालाई कम गर्न मद्दत गर्दछ।
2. Softmax: Softmax प्राय: बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्याको अन्तिम तहमा प्रयोग गरिन्छ। यसले अघिल्लो तहको आउटपुटलाई कक्षाहरूमा सम्भाव्यता वितरणमा रूपान्तरण गर्छ। Softmax लाई f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])) को रूपमा परिभाषित गरिएको छ, जहाँ x[i] कक्षा i को लागि प्रकार्यको इनपुट हो, र योगफल सबैमा लिइन्छ। कक्षाहरू। softmax प्रकार्यको आउटपुट मानहरू 1 सम्म जम्मा हुन्छ, यसलाई सम्भावित व्याख्याहरूको लागि उपयुक्त बनाउँछ।
3. सिग्मोइड: सिग्मोइड बाइनरी वर्गीकरण समस्याहरूमा प्रयोग हुने लोकप्रिय सक्रियता प्रकार्य हो। यसले इनपुटलाई ० र १ बीचको मानमा नक्सा गर्छ, सकारात्मक वर्गसँग सम्बन्धित इनपुटको सम्भाव्यता प्रतिनिधित्व गर्दछ। सिग्मोइड f(x) = 0/(1 + exp(-x)) को रूपमा परिभाषित गरिएको छ। यो ढाँचामा आधारित अनुकूलन एल्गोरिदमहरूको लागि उपयुक्त बनाउँदै, चिकनी र फरक छ।
4. तान्ह (हाइपरबोलिक ट्यान्जेन्ट): तान्ह सिग्मोइड प्रकार्यसँग मिल्दोजुल्दो छ तर इनपुटलाई -1 र 1 बीचको मानमा नक्सा गर्दछ। यसलाई f(x) = (exp(x) – exp(-x))/को रूपमा परिभाषित गरिएको छ। (exp(x) + exp(-x))। तान्ह प्रायः न्यूरल नेटवर्कहरूको लुकेको तहहरूमा प्रयोग गरिन्छ किनकि यसले गैर-रेखीयता परिचय गर्दछ र जटिल ढाँचाहरू क्याप्चर गर्न मद्दत गर्दछ।
यी सक्रियता कार्यहरू विभिन्न न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरहरूमा व्यापक रूपमा प्रयोग गरिन्छ र विभिन्न मेसिन लर्निंग कार्यहरूमा प्रभावकारी साबित भएका छन्। हातमा रहेको समस्या र डाटाका विशेषताहरूको आधारमा उपयुक्त सक्रियता कार्य चयन गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
यी सक्रियता कार्यहरूको प्रयोगलाई चित्रण गर्न, छवि वर्गीकरणको लागि तंत्रिका नेटवर्कको सरल उदाहरणलाई विचार गर्नुहोस्। इनपुट तहले छविको पिक्सेल मानहरू प्राप्त गर्दछ, र त्यसपछिका तहहरूले विशेषताहरू निकाल्नको लागि ReLU सक्रियता पछि कन्भोलुसनल अपरेशनहरू लागू गर्दछ। अन्तिम तहले विभिन्न वर्गहरूसँग सम्बन्धित छविको सम्भावनाहरू उत्पादन गर्न softmax सक्रियता प्रयोग गर्दछ।
दिइएको उदाहरणमा केरास मोडेलको तहहरूमा प्रयोग गरिएका सक्रियता कार्यहरू ReLU, softmax, sigmoid, र tanh हुन्। यी कार्यहरू मध्ये प्रत्येकले एक विशेष उद्देश्य प्रदान गर्दछ र समस्याको आवश्यकताहरूको आधारमा छनोट गरिन्छ। प्रभावकारी न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चरहरू डिजाइन गर्न सक्रियता कार्यहरूको भूमिका बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै:
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- के उत्सुक मोडले TensorFlow को वितरित कम्प्युटिङ कार्यक्षमतालाई रोक्छ?
- के Google क्लाउड समाधानहरू ठूलो डेटाको साथ ML मोडेलको अधिक कुशल प्रशिक्षणको लागि भण्डारणबाट कम्प्युटिङ डिकपल गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ?
- के गुगल क्लाउड मेसिन लर्निङ इन्जिन (CMLE) ले मोडेलको प्रशिक्षण समाप्त भएपछि स्वचालित स्रोत अधिग्रहण र कन्फिगरेसन र ह्यान्डल रिसोर्स शटडाउन प्रस्ताव गर्दछ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई स्वेच्छाचारी रूपमा ठूला डाटा सेटहरूमा कुनै हिचकी बिना तालिम दिन सम्भव छ?
- CMLE प्रयोग गर्दा, संस्करण सिर्जना गर्दा निर्यात गरिएको मोडेलको स्रोत निर्दिष्ट गर्न आवश्यक छ?
- के CMLE ले गुगल क्लाउड भण्डारण डाटाबाट पढ्न र अनुमानका लागि निर्दिष्ट प्रशिक्षित मोडेल प्रयोग गर्न सक्छ?
- के Tensorflow लाई प्रशिक्षण र गहिरो न्यूरल नेटवर्क (DNNs) को अनुमान को लागी प्रयोग गर्न सकिन्छ?
Advancing in Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्