Ang mga function ng pag-activate ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa mga modelo ng neural network sa pamamagitan ng pagpapakilala ng non-linearity sa network, na nagbibigay-daan dito upang matuto at magmodelo ng mga kumplikadong relasyon sa data. Sa sagot na ito, tutuklasin namin ang kahalagahan ng mga function ng pag-activate sa mga modelo ng malalim na pag-aaral, mga katangian ng mga ito, at magbibigay ng mga halimbawa upang ilarawan ang epekto ng mga ito sa performance ng network.
Ang activation function ay isang mathematical function na kumukuha ng weighted sum ng inputs sa isang neuron at gumagawa ng output signal. Tinutukoy ng output signal na ito kung dapat i-activate ang neuron o hindi, at hanggang saan. Kung walang mga activation function, ang neural network ay magiging isang linear regression na modelo, walang kakayahang matuto ng mga kumplikadong pattern at non-linear na relasyon sa data.
Ang isa sa mga pangunahing layunin ng mga pag-andar ng pag-activate ay upang ipakilala ang non-linearity sa network. Ang mga linear na operasyon, tulad ng pagdaragdag at pagpaparami, ay maaari lamang magmodelo ng mga linear na relasyon. Gayunpaman, maraming problema sa totoong mundo ang nagpapakita ng mga non-linear na pattern, at pinapayagan ng mga activation function ang network na makuha at kumatawan sa mga non-linear na relasyon na ito. Sa pamamagitan ng paglalapat ng mga non-linear na pagbabago sa data ng pag-input, binibigyang-daan ng mga activation function ang network na matuto ng mga kumplikadong pagmamapa sa pagitan ng mga input at output.
Ang isa pang mahalagang pag-aari ng mga pag-andar ng pag-activate ay ang kanilang kakayahang gawing normal ang output ng bawat neuron. Tinitiyak ng normalization na ang output ng mga neuron ay nasa loob ng isang tiyak na hanay, kadalasan sa pagitan ng 0 at 1 o -1 at 1. Nakakatulong ang normalisasyong ito sa pag-stabilize ng proseso ng pag-aaral at pinipigilan ang output ng mga neuron mula sa pagsabog o paglalaho habang lumalalim ang network. Ang mga activation function tulad ng sigmoid, tanh, at softmax ay karaniwang ginagamit para sa layuning ito.
Ang iba't ibang activation function ay may mga natatanging katangian, na ginagawang angkop ang mga ito para sa iba't ibang mga sitwasyon. Kasama sa ilang karaniwang ginagamit na activation function ang:
1. Sigmoid: Ang sigmoid function ay nagmamapa ng input sa isang halaga sa pagitan ng 0 at 1. Ito ay malawakang ginagamit sa mga problema sa binary classification, kung saan ang layunin ay i-classify ang mga input sa isa sa dalawang klase. Gayunpaman, ang mga function ng sigmoid ay dumaranas ng nawawalang problema sa gradient, na maaaring hadlangan ang proseso ng pagsasanay sa malalalim na network.
2. Tanh: Ang hyperbolic tangent function, o tanh, ay nagmamapa ng input sa isang halaga sa pagitan ng -1 at 1. Ito ay isang pagpapabuti sa sigmoid function dahil ito ay zero-centered, na ginagawang mas madali para sa network na matuto. Ang Tanh ay kadalasang ginagamit sa mga paulit-ulit na neural network (RNNs) at convolutional neural network (CNNs).
3. ReLU: Ang rectified linear unit (ReLU) ay isang sikat na activation function na nagtatakda ng mga negatibong input sa zero at nag-iiwan ng mga positibong input na hindi nagbabago. Ang ReLU ay malawakang pinagtibay dahil sa pagiging simple at kakayahang mapagaan ang nawawalang problema sa gradient. Gayunpaman, ang ReLU ay maaaring magdusa mula sa "namamatay na ReLU" na problema, kung saan ang mga neuron ay nagiging hindi aktibo at huminto sa pag-aaral.
4. Leaky ReLU: Tumutulo ang ReLU na tumutugon sa namamatay na problema sa ReLU sa pamamagitan ng pagpapakilala ng maliit na slope para sa mga negatibong input. Nagbibigay-daan ito sa mga gradient na dumaloy kahit para sa mga negatibong input, na pumipigil sa mga neuron na maging hindi aktibo. Ang leaky na ReLU ay naging popular sa mga nakalipas na taon at kadalasang ginagamit bilang kapalit ng ReLU.
5. Softmax: Ang softmax function ay karaniwang ginagamit sa mga problema sa multi-class classification. Kino-convert nito ang mga output ng isang neural network sa isang probability distribution, kung saan ang bawat output ay kumakatawan sa probabilidad ng input na kabilang sa isang partikular na klase. Tinitiyak ng Softmax na ang kabuuan ng mga probabilidad para sa lahat ng mga klase ay nagdaragdag ng hanggang 1.
Ang mga activation function ay mahahalagang bahagi ng mga modelo ng neural network. Ipinakilala nila ang non-linearity, na nagbibigay-daan sa network na matuto ng mga kumplikadong pattern at relasyon sa data. Ang mga activation function ay nag-normalize din sa output ng mga neuron, na pumipigil sa network na makaranas ng mga isyu tulad ng mga sumasabog o nawawalang gradient. Ang iba't ibang activation function ay may mga natatanging katangian at angkop para sa iba't ibang mga sitwasyon, at ang kanilang pagpili ay depende sa likas na katangian ng problema sa kamay.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow:
- Ang Keras ba ay isang mas mahusay na Deep Learning TensorFlow library kaysa sa TFlearn?
- Sa TensorFlow 2.0 at mas bago, hindi na direktang ginagamit ang mga session. Mayroon bang anumang dahilan upang gamitin ang mga ito?
- Ano ang isang mainit na encoding?
- Ano ang layunin ng pagtatatag ng koneksyon sa database ng SQLite at paglikha ng cursor object?
- Anong mga module ang na-import sa ibinigay na Python code snippet para sa paglikha ng istraktura ng database ng chatbot?
- Ano ang ilang key-value pairs na maaaring hindi kasama sa data kapag iniimbak ito sa isang database para sa isang chatbot?
- Paano nakakatulong ang pag-iimbak ng may-katuturang impormasyon sa isang database sa pamamahala ng malalaking halaga ng data?
- Ano ang layunin ng paglikha ng isang database para sa isang chatbot?
- Ano ang ilang mga pagsasaalang-alang kapag pumipili ng mga checkpoint at nagsasaayos sa lapad ng beam at bilang ng mga pagsasalin sa bawat input sa proseso ng hinuha ng chatbot?
- Bakit mahalagang patuloy na subukan at tukuyin ang mga kahinaan sa pagganap ng isang chatbot?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLTF Deep Learning sa TensorFlow