Aktivační funkce hrají klíčovou roli v umělých neuronových sítích a slouží jako klíčový prvek při určování, zda by měl být neuron aktivován nebo ne. Koncept aktivačních funkcí lze skutečně přirovnat k vystřelování neuronů v lidském mozku. Stejně jako neuron v mozku se spustí nebo zůstane neaktivní na základě vstupu, který obdrží, aktivační funkce umělého neuronu určuje, zda má být neuron aktivován nebo ne na základě váženého součtu vstupů.
V kontextu umělých neuronových sítí zavádí aktivační funkce do modelu nelinearitu, což umožňuje síti učit se složité vzorce a vztahy v datech. Tato nelinearita je nezbytná pro to, aby síť efektivně aproximovala komplexní funkce.
Jednou z nejčastěji používaných aktivačních funkcí v hlubokém učení je sigmoidní funkce. Sigmoidní funkce přijímá vstup a stlačuje jej do rozsahu mezi 0 a 1. Toto chování je podobné spouštění biologického neuronu, kdy neuron buď vystřelí (výstup blízko 1), nebo zůstane neaktivní (výstup blízko 0). na vstupu, který přijímá.
Další široce používanou aktivační funkcí je rektifikovaná lineární jednotka (ReLU). Funkce ReLU zavádí nelinearitu přímým výstupem vstupu, pokud je kladný, a nula v opačném případě. Toto chování napodobuje vystřelení neuronu v mozku, kde neuron vystřelí, pokud vstupní signál překročí určitou hranici.
Na rozdíl od toho existují také aktivační funkce, jako je funkce hyperbolické tečny (tanh), která stlačí vstup do rozsahu mezi -1 a 1. Funkci tanh lze považovat za zmenšenou verzi sigmoidní funkce, která poskytuje silnější gradienty, které mohou pomáhá efektivněji trénovat hluboké neuronové sítě.
Aktivační funkci v umělých neuronových sítích lze považovat za zjednodušenou abstrakci chování biologických neuronů v mozku. I když tato analogie není dokonalá, poskytuje koncepční rámec pro pochopení role aktivačních funkcí v modelech hlubokého učení.
Aktivační funkce hrají zásadní roli v umělých neuronových sítích tím, že zavádějí nelinearitu a určují, zda by měl být neuron aktivován na základě vstupu, který obdrží. Analogie s napodobováním vypalování neuronů v mozku pomáhá pochopit funkci a důležitost aktivačních funkcí v modelech hlubokého učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Hluboké učení EITC/AI/DLPP s Pythonem a PyTorch:
- Pokud někdo chce rozpoznat barevné obrázky na konvoluční neuronové síti, musí přidat další rozměr z rozpoznávání obrázků ve stupních šedi?
- Dá se PyTorch srovnat s NumPy běžícím na GPU s nějakými dalšími funkcemi?
- Je ztráta mimo vzorek ztrátou ověření?
- Měl by člověk použít tensor board pro praktickou analýzu modelu neuronové sítě běžícího na PyTorch nebo stačí matplotlib?
- Dá se PyTorch srovnat s NumPy běžícím na GPU s nějakými dalšími funkcemi?
- Je toto tvrzení pravdivé nebo nepravdivé "Pro klasifikační neuronovou síť by výsledkem mělo být rozdělení pravděpodobnosti mezi třídy."
- Je provozování modelu hlubokého učení neuronové sítě na více GPU v PyTorch velmi jednoduchý proces?
- Lze běžnou neuronovou síť přirovnat k funkci téměř 30 miliard proměnných?
- Jaká je vyrobena největší konvoluční neuronová síť?
- Pokud je vstupem seznam numpy polí ukládajících heatmapu, která je výstupem ViTPose, a tvar každého numpy souboru je [1, 17, 64, 48] odpovídající 17 klíčovým bodům v těle, jaký algoritmus lze použít?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch