Функцыі актывацыі гуляюць вырашальную ролю ў штучных нейронавых сетках, служачы ключавым элементам пры вызначэнні таго, актываваць нейрон ці не. Паняцце функцый актывацыі сапраўды можна параўнаць з запускам нейронаў у чалавечым мозгу. Падобна таму, як нейрон у галаўным мозгу спрацоўвае або застаецца неактыўным у залежнасці ад атрыманых уваходных дадзеных, функцыя актывацыі штучнага нейрона вызначае, ці павінен нейрон актывавацца ці не, на падставе ўзважанай сумы уваходных дадзеных.
У кантэксце штучных нейронавых сетак функцыя актывацыі ўводзіць у мадэль нелінейнасць, дазваляючы сетцы вывучаць складаныя заканамернасці і адносіны ў дадзеных. Гэтая нелінейнасць важная для эфектыўнай апраксімацыі складаных функцый сеткі.
Адной з найбольш часта выкарыстоўваюцца функцый актывацыі ў глыбокім навучанні з'яўляецца сігмаідная функцыя. Сігмаідная функцыя прымае ўваходны сігнал і здушвае яго ў дыяпазоне ад 0 да 1. Такія паводзіны падобныя на спрацоўванне біялагічнага нейрона, дзе нейрон альбо спрацоўвае (выхад блізкі да 1), альбо застаецца неактыўным (выхад блізкі да 0) на аснове на ўваходзе, які ён атрымлівае.
Яшчэ адна шырока выкарыстоўваная функцыя актывацыі - гэта выпрамленая лінейная адзінка (ReLU). Функцыя ReLU ўводзіць нелінейнасць шляхам непасрэднага вываду ўваходных дадзеных, калі яны дадатныя, і нуля ў адваротным выпадку. Такія паводзіны імітуе спрацоўванне нейрона ў мозгу, дзе нейрон спрацоўвае, калі ўваходны сігнал перавышае пэўны парог.
Наадварот, існуюць таксама функцыі актывацыі, такія як функцыя гіпербалічнага тангенса (tanh), якая збівае ўваходныя дадзеныя ў дыяпазон ад -1 да 1. Функцыю tanh можна разглядаць як маштабаваную версію сігмаіднай функцыі, якая забяспечвае больш моцныя градыенты, якія могуць дапамагчы больш эфектыўна навучаць глыбокія нейронавыя сеткі.
Функцыю актывацыі ў штучных нейронавых сетках можна разглядаць як спрошчаную абстракцыю паводзін біялагічных нейронаў мозгу. Хоць аналогія не ідэальная, яна дае канцэптуальную аснову для разумення ролі функцый актывацыі ў мадэлях глыбокага навучання.
Функцыі актывацыі адыгрываюць жыццёва важную ролю ў штучных нейронавых сетках, уводзячы нелінейнасць і вызначаючы, ці трэба актываваць нейрон на аснове ўваходных дадзеных, якія ён атрымлівае. Аналогія імітацыі актывацыі нейронаў у мозгу дапамагае зразумець функцыю і важнасць функцый актывацыі ў мадэлях глыбокага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLPP Глыбокае навучанне з Python і PyTorch:
- Калі хтосьці хоча распазнаваць каляровыя выявы ў згорткавай нейронавай сетцы, ці трэба дадаць яшчэ адно вымярэнне пры распазнаванні малюнкаў у адценнях шэрага?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Ці з'яўляецца страта па-за межамі выбаркі стратай праверкі?
- Ці варта выкарыстоўваць тэнзарную плату для практычнага аналізу мадэлі нейроннай сеткі PyTorch, ці дастаткова matplotlib?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Праўдзівая ці непраўдзівая гэтая прапанова "Для класіфікацыйнай нейронавай сеткі вынікам павінна быць размеркаванне верагоднасці паміж класамі"."
- Ці з'яўляецца запуск мадэлі нейроннай сеткі глыбокага навучання на некалькіх графічных працэсарах у PyTorch вельмі простым працэсам?
- Ці можна параўнаць звычайную нейронавую сетку з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных?
- Якая самая вялікая сверточная нейронавая сетка?
- Калі ўводам з'яўляецца спіс масіваў numpy, у якіх захоўваецца цеплавая карта, якая з'яўляецца выхадам ViTPose, і форма кожнага файла numpy [1, 17, 64, 48] адпавядае 17 ключавым кропкам у целе, які алгарытм можна выкарыстоўваць?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python і PyTorch