Идэвхжүүлэх функцууд нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд нейрон идэвхжих эсэхийг тодорхойлох гол элемент болдог. Идэвхжүүлэлтийн функцүүдийн тухай ойлголтыг хүний тархинд мэдрэлийн эсүүдийг ажиллуулахтай адилтгаж болно. Тархины нейрон хүлээн авсан оролтдоо тулгуурлан асаалттай эсвэл идэвхгүй хэвээр үлддэгтэй адил хиймэл нейроны идэвхжүүлэх функц нь оролтын жигнэсэн нийлбэр дээр үндэслэн нейрон идэвхжих эсэхийг тодорхойлдог.
Хиймэл мэдрэлийн сүлжээний нөхцөлд идэвхжүүлэх функц нь загварт шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, сүлжээнд өгөгдөл дэх нарийн төвөгтэй хэв маяг, харилцааг сурах боломжийг олгодог. Энэхүү шугаман бус байдал нь сүлжээний нарийн төвөгтэй функцүүдийг үр дүнтэй ойролцоолоход зайлшгүй шаардлагатай.
Гүнзгий суралцахад хамгийн түгээмэл хэрэглэгддэг идэвхжүүлэх функцүүдийн нэг бол sigmoid функц юм. Сигмоид функц нь оролтыг авч, 0-ээс 1-ийн хоорондох мужид шахдаг. Энэ зан үйл нь биологийн мэдрэлийн эсийг ажиллуулахтай төстэй бөгөөд нейрон нь асдаг (гарц нь 1-тэй ойролцоо) эсвэл идэвхгүй (гаралт нь 0-тэй ойролцоо) хэвээр байна. хүлээн авсан оролт дээр.
Өөр нэг өргөн хэрэглэгддэг идэвхжүүлэх функц бол шулуун шугаман нэгж (ReLU) юм. ReLU функц нь оролт эерэг байвал шууд гаргаснаар шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, бусад тохиолдолд тэг болно. Энэ зан үйл нь тархи дахь нейроны галлагааг дуурайдаг бөгөөд хэрэв оролтын дохио нь тодорхой босгыг давсан тохиолдолд нейрон ажилладаг.
Үүний эсрэгээр, гипербол тангенс (tanh) функц зэрэг идэвхжүүлэх функцүүд байдаг бөгөөд энэ нь оролтыг -1-ээс 1-ийн хооронд хэлбэлздэг. Танх функцийг сигмоид функцийн масштабтай хувилбар гэж харж болно, энэ нь илүү хүчтэй градиентийг бий болгодог. гүн мэдрэлийн сүлжээг илүү үр дүнтэй сургахад тусална.
Хиймэл мэдрэлийн сүлжээн дэх идэвхжүүлэх функцийг тархины биологийн мэдрэлийн эсийн үйл ажиллагааны хялбаршуулсан хийсвэрлэл гэж үзэж болно. Аналоги нь төгс биш ч гэсэн гүнзгий суралцах загварт идэвхжүүлэх функцүүдийн үүргийг ойлгох үзэл баримтлалын хүрээг бүрдүүлдэг.
Идэвхжүүлэх функцууд нь шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, хүлээн авсан оролт дээр үндэслэн нейроныг идэвхжүүлэх эсэхийг тодорхойлох замаар хиймэл мэдрэлийн сүлжээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Тархи дахь нейронуудын галыг дуурайхтай адил төстэй байдал нь гүнзгий сургалтын загварт идэвхжүүлэх функцүүдийн үйл ажиллагаа, ач холбогдлыг ойлгоход тусалдаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
- PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Энэ санал үнэн үү эсвэл худал уу "Мэдрэлийн сүлжээг ангилахын тулд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой."
- PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
- Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.