Di mînaka diyarkirî ya modela Keras de di warê îstîxbarata hunerî de, çend fonksiyonên çalakkirinê di qatan de têne bikar anîn. Fonksiyonên aktîvkirinê di torên neuralî de rolek girîng dileyzin ji ber ku ew ne-xêzbûnê destnîşan dikin, ku rê dide torê ku nimûneyên tevlihev fêr bibe û pêşbîniyên rast bike. Di Keras de, fonksiyonên aktîfkirinê dikarin ji bo her qatek modelê bêne diyar kirin, ku di sêwirana mîmariya torê de nermbûnê dihêle.
Fonksiyonên aktîfkirinê yên ku di nimûneyê de di qatên modela Keras de têne bikar anîn wiha ne:
1. ReLU (Yekîneya Rêzika Rastkirî): ReLU di fêrbûna kûr de yek ji fonksiyonên aktîfkirinê yên ku herî zêde tê bikar anîn e. Ew wekî f (x) = max (0, x) tê pênase kirin, ku x têketina fonksiyonê ye. ReLU hemî nirxên neyînî li ser sifirê destnîşan dike û nirxên erênî neguherî dihêle. Ev fonksiyona çalakkirinê ji hêla hesabkirinê ve bikêrhatî ye û di kêmkirina pirsgirêka gradientê ya windabûnê de dibe alîkar.
2. Softmax: Softmax bi gelemperî di qata paşîn a pirsgirêkek dabeşkirina pir-çîniyî de tê bikar anîn. Ew hilberîna qata berê vediguherîne dabeşkirina îhtimalê ya li ser çînan. Softmax wekî f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])) tê pênase kirin, ku x[i] ketina fonksiyona pola i ye, û berhevok li ser hemî tê girtin. çînên. Nirxên derketinê yên fonksiyona softmax digihîje 1, ku wê ji bo şîroveyên îhtîmalî guncan dike.
3. Sigmoid: Sigmoid fonksiyonek çalakkirina populer e ku di pirsgirêkên dabeşkirina binary de tê bikar anîn. Ew têketinê bi nirxek di navbera 0 û 1-ê de nexşe dike, ku îhtîmala têketina ku ji pola erênî ve girêdayî ye temsîl dike. Sigmoîd wekî f(x) = 1/(1 + exp(-x)) tê pênase kirin. Ew xweş û cihêreng e, ku wê ji bo algorîtmayên xweşbîniyê-based gradient minasib dike.
4. Tanh (Tangenta Hîperbolîk): Tanh dişibe fonksiyona sîgmoîdê lê têketinê bi nirxek di navbera -1 û 1-ê de nexşe dike. Ew wekî f(x) = (exp(x) – exp(-x))/tê pênase kirin. (exp (x) + exp (-x)). Tanh bi gelemperî di qatên veşartî yên torên neuralî de tê bikar anîn ji ber ku ew ne-xêzikî destnîşan dike û di girtina qalibên tevlihev de dibe alîkar.
Van fonksiyonên aktîfkirinê bi berfirehî di mîmarên cihêreng ên tora neuralî de têne bikar anîn û di karên cûda fêrbûna makîneyê de bi bandor hatine îsbat kirin. Girîng e ku meriv fonksiyona çalakkirina guncan li ser bingeha pirsgirêka li ber dest û taybetmendiyên daneyan hilbijêrin.
Ji bo ronîkirina karanîna van fonksiyonên çalakkirinê, mînakek hêsan a tora neuralî ji bo dabeşkirina wêneyê binihêrin. Parçeya têketinê nirxên pixelê yên wêneyek distîne, û qatên paşîn operasyonên pevgirêdanê li pey çalakkirina ReLU bicîh dikin da ku taybetmendiyan derxînin. Qata paşîn çalakkirina softmax bikar tîne da ku îhtîmalên wêneyê ku ji çînên cihêreng in çêbike.
Fonksiyonên aktîfkirinê yên ku di qatên modela Keras de di mînaka hatî dayîn de têne bikar anîn ReLU, softmax, sigmoid, û tanh in. Her yek ji van fonksiyonan armancek taybetî dike û li gorî hewcedariyên pirsgirêkê têne hilbijartin. Fêmkirina rola fonksiyonên çalakkirinê di sêwirana mîmariyên tora neuralî yên bi bandor de pir girîng e.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin:
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Ma moda dilşewat rê li ber fonksiyona hesabkirina belavkirî ya TensorFlow digire?
- Ma dikare çareseriyên ewr ên Google-ê were bikar anîn da ku hesabkirinê ji hilanînê veqetîne ji bo perwerdehiyek bikêrtir a modela ML bi daneyên mezin re?
- Ma motora Fêrbûna Makîneya Ewrê ya Google (CMLE) wergirtina çavkaniyê û veavakirina otomatîkî pêşkêşî dike û piştî ku perwerdehiya modelê qediya girtina çavkaniyê bi rê ve dibe?
- Ma gengaz e ku meriv modelên fêrbûna makîneyê li ser komikên daneya kêfî yên mezin û bê hicup perwerde bike?
- Dema ku CMLE bikar bînin, çêkirina guhertoyek hewce dike ku çavkaniyek modelek derhanîn diyar bike?
- Ma CMLE dikare ji daneyên hilanînê yên Google Cloud bixwîne û ji bo encamnameyê modelek perwerdekirî ya diyarkirî bikar bîne?
- Ma Tensorflow dikare ji bo perwerdekirin û destnîşankirina torên neuralî yên kûr (DNN) were bikar anîn?
Pir pirs û bersivan di Pêşveçûna Fêrbûna Makîneyê de bibînin