Aktiveerimisfunktsioonid mängivad närvivõrgu mudelites üliolulist rolli, tuues võrku mittelineaarsuse, võimaldades sellel õppida ja modelleerida keerulisi seoseid andmetes. Selles vastuses uurime aktiveerimisfunktsioonide olulisust süvaõppe mudelites, nende omadusi ja toome näiteid, mis illustreerivad nende mõju võrgu jõudlusele.
Aktiveerimisfunktsioon on matemaatiline funktsioon, mis viib neuroni sisendite kaalutud summa ja toodab väljundsignaali. See väljundsignaal määrab, kas neuron tuleb aktiveerida või mitte ja millisel määral. Ilma aktiveerimisfunktsioonideta oleks närvivõrk lihtsalt lineaarne regressioonimudel, mis ei suuda õppida keerulisi mustreid ja mittelineaarseid seoseid andmetes.
Aktiveerimisfunktsioonide üks peamisi eesmärke on mittelineaarsuse juurutamine võrku. Lineaarsed operatsioonid, nagu liitmine ja korrutamine, saavad modelleerida ainult lineaarseid seoseid. Paljudel reaalsetel probleemidel on aga mittelineaarsed mustrid ja aktiveerimisfunktsioonid võimaldavad võrgul neid mittelineaarseid seoseid tabada ja esitada. Rakendades sisendandmetele mittelineaarseid teisendusi, võimaldavad aktiveerimisfunktsioonid võrgul õppida keerulisi vastendusi sisendite ja väljundite vahel.
Aktiveerimisfunktsioonide teine oluline omadus on nende võime normaliseerida iga neuroni väljundit. Normaliseerimine tagab, et neuronite väljund jääb teatud vahemikku, tavaliselt vahemikku 0 ja 1 või -1 ja 1. See normaliseerimine aitab stabiliseerida õppeprotsessi ja takistab neuronite väljundi plahvatamist või kadumist, kui võrk süveneb. Sel eesmärgil kasutatakse tavaliselt aktiveerimisfunktsioone, nagu sigmoid, tanh ja softmax.
Erinevatel aktiveerimisfunktsioonidel on erinevad omadused, mistõttu need sobivad erinevate stsenaariumide jaoks. Mõned sagedamini kasutatavad aktiveerimisfunktsioonid on järgmised:
1. Sigmoid: Sigmoidi funktsioon kaardistab sisendi väärtusega vahemikus 0 kuni 1. Seda kasutatakse laialdaselt binaarsete klassifitseerimisprobleemide puhul, mille eesmärk on klassifitseerida sisendid ühte kahest klassist. Sigmoidfunktsioonid kannatavad aga kaduva gradiendi probleemi all, mis võib sügavates võrkudes treeningprotsessi takistada.
2. Tanh: hüperboolne puutujafunktsioon ehk tanh kaardistab sisendi väärtusega vahemikus -1 kuni 1. See on sigmoidfunktsiooniga võrreldes parem, kuna see on nullikeskne, muutes võrgu õppimise lihtsamaks. Tanhi kasutatakse sageli korduvates närvivõrkudes (RNN) ja konvolutsioonilistes närvivõrkudes (CNN).
3. ReLU: Rectified linear unit (ReLU) on populaarne aktiveerimisfunktsioon, mis seab negatiivsed sisendid nulli ja jätab positiivsed sisendid muutmata. ReLU on laialdaselt kasutusele võetud tänu oma lihtsusele ja võimele leevendada kaduva gradiendi probleemi. Kuid ReLU võib kannatada "sureva ReLU" probleemi all, kus neuronid muutuvad passiivseks ja lõpetavad õppimise.
4. Lekkiv ReLU: Leaky ReLU lahendab sureva ReLU probleemi, lisades negatiivsete sisendite jaoks väikese kalde. See võimaldab gradientidel voolata isegi negatiivsete sisendite korral, vältides neuronite passiivseks muutumist. Lekkiv ReLU on viimastel aastatel populaarsust kogunud ja seda kasutatakse sageli ReLU asendajana.
5. Softmax: funktsiooni softmax kasutatakse tavaliselt mitme klassi klassifitseerimisprobleemide korral. See teisendab närvivõrgu väljundid tõenäosusjaotuseks, kus iga väljund tähistab tõenäosust, et sisend kuulub teatud klassi. Softmax tagab, et kõigi klasside tõenäosuste summa on 1.
Aktiveerimisfunktsioonid on närvivõrgu mudelite olulised komponendid. Need tutvustavad mittelineaarsust, võimaldades võrgul õppida andmete keerulisi mustreid ja seoseid. Aktiveerimisfunktsioonid normaliseerivad ka neuronite väljundit, vältides võrgul selliseid probleeme nagu plahvatavad või kaduvad gradiendid. Erinevatel aktiveerimisfunktsioonidel on erinevad omadused ja need sobivad erinevate stsenaariumide jaoks ning nende valik sõltub probleemi olemusest.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/DLTF sügav õppimine TensorFlow abil:
- Kas Keras on parem süvaõppe TensorFlow teek kui TFlearn?
- TensorFlow 2.0 ja uuemates versioonides ei kasutata seansse enam otse. Kas on põhjust neid kasutada?
- Mis on üks kuum kodeering?
- Mis on SQLite andmebaasiga ühenduse loomise ja kursoriobjekti loomise eesmärk?
- Millised moodulid imporditakse kaasasolevasse Pythoni koodilõigusse vestlusroboti andmebaasi struktuuri loomiseks?
- Millised on võtme-väärtuste paarid, mida saab vestlusroti andmebaasi salvestamisel andmete hulgast välja jätta?
- Kuidas aitab asjakohase teabe hoidmine andmebaasis kaasa suurte andmemahtude haldamisele?
- Mis on vestlusroboti andmebaasi loomise eesmärk?
- Milliseid kaalutlusi tuleb arvesse võtta kontrollpunktide valimisel ning kiire laiuse ja tõlgete arvu reguleerimisel vestlusroti järeldusprotsessi sisendi kohta?
- Miks on oluline vestlusroboti toimimise nõrkusi pidevalt testida ja tuvastada?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLTF süvaõppes TensorFlow abil