Aktivacijske funkcije igraju ključnu ulogu u umjetnim neuronskim mrežama, služeći kao ključni element u određivanju treba li neuron biti aktiviran ili ne. Koncept aktivacijskih funkcija se zaista može uporediti sa aktiviranjem neurona u ljudskom mozgu. Baš kao što se neuron u mozgu aktivira ili ostaje neaktivan na osnovu inputa koji prima, funkcija aktivacije umjetnog neurona određuje hoće li se neuron aktivirati ili ne na osnovu ponderisane sume inputa.
U kontekstu umjetnih neuronskih mreža, funkcija aktivacije uvodi nelinearnost u model, omogućavajući mreži da nauči složene obrasce i odnose u podacima. Ova nelinearnost je neophodna da bi mreža efikasno aproksimirala složene funkcije.
Jedna od najčešće korištenih funkcija aktivacije u dubokom učenju je sigmoidna funkcija. Sigmoidna funkcija uzima ulaz i zgnječi ga u raspon između 0 i 1. Ovo ponašanje je slično aktiviranju biološkog neurona, gdje se neuron ili aktivira (izlaz blizu 1) ili ostaje neaktivan (izlaz blizu 0) na osnovu na ulazu koji prima.
Još jedna široko korištena aktivacijska funkcija je rektificirana linearna jedinica (ReLU). ReLU funkcija uvodi nelinearnost direktnim izlazom ulaza ako je pozitivan, i nula u suprotnom. Ovo ponašanje oponaša aktiviranje neurona u mozgu, gdje se neuron aktivira ako ulazni signal pređe određeni prag.
Nasuprot tome, postoje i aktivacijske funkcije kao što je funkcija hiperboličke tangente (tanh), koja zgnječi unos u raspon između -1 i 1. Funkcija tanh se može vidjeti kao skalirana verzija sigmoidne funkcije, pružajući jače gradijente koji mogu pomažu u efikasnijem obučavanju dubokih neuronskih mreža.
Aktivacijska funkcija u umjetnim neuronskim mrežama može se smatrati pojednostavljenom apstrakcijom ponašanja bioloških neurona u mozgu. Iako analogija nije savršena, ona pruža konceptualni okvir za razumijevanje uloge aktivacijskih funkcija u modelima dubokog učenja.
Aktivacijske funkcije igraju vitalnu ulogu u umjetnim neuronskim mrežama uvođenjem nelinearnosti i određivanjem da li neuron treba biti aktiviran na osnovu ulaza koji prima. Analogija oponašanja pokretanja neurona u mozgu pomaže u razumijevanju funkcije i važnosti aktivacijskih funkcija u modelima dubokog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje uz Python i PyTorch:
- Ako neko želi da prepozna slike u boji na konvolucionoj neuronskoj mreži, da li treba dodati još jednu dimenziju kada se prepoznaju slike u sivoj skali?
- Može li se PyTorch uporediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- Da li je gubitak van uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tenzorsku ploču za praktičnu analizu PyTorch pokrenutog modela neuronske mreže ili je dovoljan matplotlib?
- Može li se PyTorch porediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- Da li je ova tvrdnja tačna ili netačna "Za klasifikacionu neuronsku mrežu rezultat bi trebao biti distribucija vjerovatnoće između klasa."
- Da li je pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Može li se regularna neuronska mreža uporediti sa funkcijom od skoro 30 milijardi varijabli?
- Koja je najveća konvoluciona neuronska mreža napravljena?
- Ako je ulaz lista numpy nizova koji pohranjuju toplotnu mapu koja je izlaz ViTPose i oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] koji odgovara 17 ključnih tačaka u tijelu, koji algoritam se može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje uz Python i PyTorch