Aktivačné funkcie zohrávajú kľúčovú úlohu v umelých neurónových sieťach a slúžia ako kľúčový prvok pri určovaní, či by mal byť neurón aktivovaný alebo nie. Koncept aktivačných funkcií možno skutočne prirovnať k vystreľovaniu neurónov v ľudskom mozgu. Rovnako ako neurón v mozgu sa spustí alebo zostane neaktívny na základe vstupu, ktorý dostane, funkcia aktivácie umelého neurónu určuje, či má byť neurón aktivovaný alebo nie na základe váženého súčtu vstupov.
V kontexte umelých neurónových sietí aktivačná funkcia zavádza do modelu nelinearitu, čo umožňuje sieti naučiť sa zložité vzorce a vzťahy v údajoch. Táto nelinearita je nevyhnutná na to, aby sieť efektívne aproximovala komplexné funkcie.
Jednou z najčastejšie používaných aktivačných funkcií v hlbokom učení je sigmoidná funkcia. Sigmoidná funkcia prevezme vstup a stlačí ho do rozsahu medzi 0 a 1. Toto správanie je podobné spusteniu biologického neurónu, kde sa neurón buď spustí (výstup blízko 1), alebo zostane neaktívny (výstup blízko 0). na vstupe, ktorý prijíma.
Ďalšou široko používanou aktivačnou funkciou je rektifikovaná lineárna jednotka (ReLU). Funkcia ReLU zavádza nelinearitu priamym výstupom vstupu, ak je kladný, a inak nula. Toto správanie napodobňuje vypálenie neurónu v mozgu, kde sa neurón spustí, ak vstupný signál prekročí určitú hranicu.
Na rozdiel od toho existujú aj aktivačné funkcie, ako je funkcia hyperbolického tangensu (tanh), ktorá stlačí vstup do rozsahu medzi -1 a 1. Funkciu tanh možno vnímať ako škálovanú verziu sigmoidnej funkcie, ktorá poskytuje silnejšie gradienty, ktoré môžu pomáha efektívnejšie trénovať hlboké neurónové siete.
Aktivačnú funkciu v umelých neurónových sieťach možno považovať za zjednodušenú abstrakciu správania sa biologických neurónov v mozgu. Hoci analógia nie je dokonalá, poskytuje koncepčný rámec na pochopenie úlohy aktivačných funkcií v modeloch hlbokého učenia.
Aktivačné funkcie hrajú dôležitú úlohu v umelých neurónových sieťach zavedením nelinearity a určením, či by sa mal neurón aktivovať na základe vstupu, ktorý dostane. Analógia napodobňovania vystreľovania neurónov v mozgu pomáha pochopiť funkciu a dôležitosť aktivačných funkcií v modeloch hlbokého učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch:
- Ak niekto chce rozpoznať farebné obrázky na konvolučnej neurónovej sieti, musí pridať ďalší rozmer pri rozpoznávaní obrázkov v odtieňoch šedej?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je strata mimo vzorky stratou pri validácii?
- Mal by sa použiť tenzorová doska na praktickú analýzu modelu neurónovej siete spusteného na PyTorch alebo stačí matplotlib?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je toto tvrdenie pravdivé alebo nepravdivé "Pre klasifikačnú neurónovú sieť by výsledkom malo byť rozdelenie pravdepodobnosti medzi triedami."
- Je spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch veľmi jednoduchý proces?
- Dá sa bežná neurónová sieť porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných?
- Aká je vyrobená najväčšia konvolučná neurónová sieť?
- Ak je vstupom zoznam numpy polí uchovávajúcich heatmapu, ktorá je výstupom ViTPose a tvar každého numpy súboru je [1, 17, 64, 48] zodpovedajúci 17 kľúčovým bodom v tele, ktorý algoritmus možno použiť?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch