सक्रियता कार्यहरूले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कहरूमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ, न्यूरोन सक्रिय हुनुपर्छ वा होइन भनेर निर्धारण गर्नमा मुख्य तत्वको रूपमा सेवा गर्दै। सक्रियता कार्यहरूको अवधारणालाई मानव मस्तिष्कमा न्यूरोन्सको फायरिङसँग तुलना गर्न सकिन्छ। जसरी मस्तिष्कमा भएको न्युरोन आगलागी हुन्छ वा यसले प्राप्त गरेको इनपुटको आधारमा निष्क्रिय रहन्छ, त्यसरी नै एक कृत्रिम न्यूरोनको सक्रियता कार्यले इनपुटहरूको भारित योगको आधारमा न्यूरोन सक्रिय हुनुपर्छ वा होइन भनेर निर्धारण गर्दछ।
कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालहरूको सन्दर्भमा, सक्रियता प्रकार्यले मोडेलमा गैर-रेखीयता परिचय गराउँछ, नेटवर्कलाई डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरू सिक्न अनुमति दिन्छ। यो गैर-रेखीयता नेटवर्क को लागी अनुमानित जटिल प्रकार्यहरु को लागी प्रभावकारी रूपमा आवश्यक छ।
गहिरो सिकाइमा सबैभन्दा धेरै प्रयोग हुने सक्रियता कार्यहरू मध्ये एक सिग्मोइड प्रकार्य हो। सिग्मोइड प्रकार्यले इनपुट लिन्छ र यसलाई 0 र 1 बीचको दायरामा स्क्वाश गर्दछ। यो व्यवहार जैविक न्यूरोनको फायरिङ जस्तै हो, जहाँ न्युरोन या त फायर हुन्छ (आउटपुट 1 को नजिक) वा निष्क्रिय रहन्छ (आउटपुट ० को नजिक) आधारित। प्राप्त इनपुट मा।
अर्को व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको सक्रियता प्रकार्य सुधारित रेखीय इकाई (ReLU) हो। ReLU प्रकार्यले इनपुट सकारात्मक भएमा सिधै आउटपुट गरेर गैर-रेखीयता परिचय गर्छ, र अन्यथा शून्य। यो व्यवहारले मस्तिष्कमा न्युरोनको फायरिङको नक्कल गर्छ, जहाँ इनपुट सिग्नल निश्चित थ्रेसहोल्ड नाघ्यो भने न्यूरोनले फायरिङ गर्छ।
यसको विपरित, त्यहाँ हाइपरबोलिक ट्यान्जेन्ट (tanh) प्रकार्य जस्ता सक्रियता कार्यहरू पनि छन्, जसले इनपुटलाई -1 र 1 बीचको दायरामा स्क्वास गर्दछ। tanh प्रकार्यलाई सिग्मोइड प्रकार्यको स्केल गरिएको संस्करणको रूपमा देख्न सकिन्छ, जसले बलियो ग्रेडियन्टहरू प्रदान गर्न सक्छ। गहिरो तंत्रिका सञ्जालहरूलाई थप कुशलतापूर्वक तालिम दिन मद्दत गर्नुहोस्।
कृत्रिम तंत्रिका सञ्जालहरूमा सक्रियता कार्य मस्तिष्कमा जैविक न्यूरोन्सहरूको व्यवहारको सरलीकृत अमूर्तताको रूपमा मान्न सकिन्छ। जबकि समानता सही छैन, यसले गहिरो सिकाइ मोडेलहरूमा सक्रियता कार्यहरूको भूमिका बुझ्नको लागि एक अवधारणात्मक रूपरेखा प्रदान गर्दछ।
सक्रियता प्रकार्यहरूले कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कहरूमा गैर-रेखिकता परिचय गरेर र यो प्राप्त गरेको इनपुटको आधारमा न्यूरोन सक्रिय गर्नुपर्छ कि हुँदैन भनेर निर्धारण गरेर महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। मस्तिष्कमा न्यूरोन्सको फायरिङको नक्कल गर्ने समानताले गहिरो सिकाइ मोडेलहरूमा सक्रियता कार्यहरूको प्रकार्य र महत्त्व बुझ्न मद्दत गर्दछ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन:
- यदि कसैले कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा रङ छविहरू पहिचान गर्न चाहन्छ भने, के ग्रे स्केल छविहरू पुन: पहिचान गर्दा अर्को आयाम थप्नु पर्छ?
- के PyTorch लाई केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग GPU मा चलिरहेको NumPy संग तुलना गर्न सकिन्छ?
- के नमूना बाहिरको हानि प्रमाणीकरण हानि हो?
- PyTorch रन न्यूरल नेटवर्क मोडेल वा matplotlib को व्यावहारिक विश्लेषणको लागि एक टेन्सर बोर्ड प्रयोग गर्नुपर्छ?
- के PyTorch लाई GPU मा चलिरहेको NumPy सँग तुलना गर्न सकिन्छ केहि अतिरिक्त प्रकार्यहरु संग?
- यो प्रस्ताव साँचो वा गलत हो "वर्गीकरण न्यूरल नेटवर्कको लागि परिणाम वर्गहरू बीचको सम्भाव्यता वितरण हुनुपर्छ।"
- के PyTorch मा धेरै GPU हरूमा गहिरो शिक्षा न्यूरल नेटवर्क मोडेल चलाउनु धेरै सरल प्रक्रिया हो?
- के एक नियमित न्यूरल नेटवर्क लगभग 30 बिलियन चर को कार्य संग तुलना गर्न सकिन्छ?
- सबैभन्दा ठूलो कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क के हो?
- यदि इनपुट भनेको numpy arrays भण्डारण गर्ने तापम्यापको सूची हो जुन ViTPose को आउटपुट हो र प्रत्येक numpy फाइलको आकार [1, 17, 64, 48] शरीरमा 17 मुख्य बिन्दुहरूसँग सम्बन्धित छ भने, कुन एल्गोरिदम प्रयोग गर्न सकिन्छ?
EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्