ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి, న్యూరాన్ని యాక్టివేట్ చేయాలా వద్దా అనేది నిర్ణయించడంలో కీలకమైన అంశం. యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ల భావన నిజానికి మానవ మెదడులోని న్యూరాన్ల కాల్పులతో పోల్చవచ్చు. మెదడులోని ఒక న్యూరాన్ అది స్వీకరించే ఇన్పుట్ ఆధారంగా మంటలు వేస్తుంది లేదా క్రియారహితంగా ఉండిపోయినట్లే, ఒక కృత్రిమ న్యూరాన్ యొక్క యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ న్యూరాన్ను సక్రియం చేయాలా వద్దా అనేది ఇన్పుట్ల బరువు ఆధారంగా నిర్ణయిస్తుంది.
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్ల సందర్భంలో, యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ మోడల్కు నాన్-లీనియారిటీని పరిచయం చేస్తుంది, డేటాలోని సంక్లిష్ట నమూనాలు మరియు సంబంధాలను తెలుసుకోవడానికి నెట్వర్క్ని అనుమతిస్తుంది. సంక్లిష్ట విధులను సమర్థవంతంగా అంచనా వేయడానికి నెట్వర్క్కు ఈ నాన్-లీనియారిటీ అవసరం.
డీప్ లెర్నింగ్లో సాధారణంగా ఉపయోగించే యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లలో ఒకటి సిగ్మోయిడ్ ఫంక్షన్. సిగ్మోయిడ్ ఫంక్షన్ ఒక ఇన్పుట్ను తీసుకుంటుంది మరియు దానిని 0 మరియు 1 మధ్య పరిధిలోకి స్క్వాష్ చేస్తుంది. ఈ ప్రవర్తన ఒక జీవసంబంధమైన న్యూరాన్ యొక్క ఫైరింగ్ను పోలి ఉంటుంది, ఇక్కడ న్యూరాన్ మండిస్తుంది (1కి దగ్గరగా అవుట్పుట్) లేదా నిష్క్రియంగా ఉంటుంది (0కి దగ్గరగా అవుట్పుట్) ఆధారితంగా ఉంటుంది. అది స్వీకరించే ఇన్పుట్పై.
మరొక విస్తృతంగా ఉపయోగించే యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ సరిదిద్దబడిన లీనియర్ యూనిట్ (ReLU). ReLU ఫంక్షన్ ఇన్పుట్ పాజిటివ్ అయితే నేరుగా అవుట్పుట్ చేయడం ద్వారా నాన్-లీనియారిటీని పరిచయం చేస్తుంది మరియు లేకపోతే సున్నా. ఈ ప్రవర్తన మెదడులోని న్యూరాన్ను కాల్చడాన్ని అనుకరిస్తుంది, ఇన్పుట్ సిగ్నల్ నిర్దిష్ట థ్రెషోల్డ్ను మించి ఉంటే న్యూరాన్ కాల్పులు జరుపుతుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, హైపర్బోలిక్ టాంజెంట్ (టాన్) ఫంక్షన్ వంటి యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు కూడా ఉన్నాయి, ఇది ఇన్పుట్ను -1 మరియు 1 మధ్య పరిధిలోకి స్క్వాష్ చేస్తుంది. టాన్ ఫంక్షన్ను సిగ్మోయిడ్ ఫంక్షన్ యొక్క స్కేల్ వెర్షన్గా చూడవచ్చు, ఇది బలమైన ప్రవణతలను అందిస్తుంది. లోతైన న్యూరల్ నెట్వర్క్లను మరింత సమర్థవంతంగా శిక్షణ ఇవ్వడంలో సహాయం చేస్తుంది.
కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలోని యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ను మెదడులోని బయోలాజికల్ న్యూరాన్ల ప్రవర్తన యొక్క సరళీకృత సంగ్రహణగా పరిగణించవచ్చు. సారూప్యత పరిపూర్ణంగా లేనప్పటికీ, డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్లో యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ల పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి ఇది సంభావిత ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది.
నాన్-లీనియారిటీని పరిచయం చేయడం ద్వారా మరియు న్యూరాన్ అందుకునే ఇన్పుట్ ఆధారంగా యాక్టివేట్ చేయాలా వద్దా అని నిర్ణయించడం ద్వారా కృత్రిమ నాడీ నెట్వర్క్లలో యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. మెదడులోని న్యూరాన్ల కాల్పులను అనుకరించడం యొక్క సారూప్యత లోతైన అభ్యాస నమూనాలలో క్రియాశీలత ఫంక్షన్ల పనితీరు మరియు ప్రాముఖ్యతను అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పైథాన్ మరియు పైటోర్చ్తో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్:
- కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లో కలర్ ఇమేజ్లను గుర్తించాలనుకుంటే, గ్రే స్కేల్ ఇమేజ్లను గుర్తించేటప్పుడు మరొక కోణాన్ని జోడించాలా?
- కొన్ని అదనపు ఫంక్షన్లతో GPUలో నడుస్తున్న NumPyతో PyTorchని పోల్చవచ్చా?
- నమూనాలో లేని నష్టం ధ్రువీకరణ నష్టమా?
- PyTorch రన్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ యొక్క ఆచరణాత్మక విశ్లేషణ కోసం ఒకరు టెన్సర్ బోర్డ్ను ఉపయోగించాలా లేదా మ్యాట్ప్లోట్లిబ్ సరిపోతుందా?
- కొన్ని అదనపు ఫంక్షన్లతో GPUలో నడుస్తున్న NumPyతో PyTorchని పోల్చవచ్చా?
- ఈ ప్రతిపాదన నిజమా లేదా అబద్ధమా "వర్గీకరణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ కోసం ఫలితం తరగతుల మధ్య సంభావ్యత పంపిణీగా ఉండాలి."
- PyTorchలో బహుళ GPUలలో డీప్ లెర్నింగ్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ మోడల్ను అమలు చేయడం చాలా సులభమైన ప్రక్రియనా?
- ఒక సాధారణ న్యూరల్ నెట్వర్క్ను దాదాపు 30 బిలియన్ వేరియబుల్స్ ఫంక్షన్తో పోల్చవచ్చా?
- తయారు చేయబడిన అతిపెద్ద కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఏది?
- ఇన్పుట్ అనేది ViTPose యొక్క అవుట్పుట్ అయిన హీట్మ్యాప్ను నిల్వ చేసే నంపీ శ్రేణుల జాబితా అయితే మరియు ప్రతి నంపీ ఫైల్ ఆకారం [1, 17, 64, 48] శరీరంలోని 17 కీలక పాయింట్లకు అనుగుణంగా ఉంటే, ఏ అల్గారిథమ్ని ఉపయోగించవచ్చు?
Python మరియు PyTorchతో EITC/AI/DLPP డీప్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి