Atlasên aktîfkirinê ji bo dîtina cîhê aktîvkirinê di tora neuralî de amûrek hêzdar in. Ji bo ku hûn fêm bikin ka atlasên aktîfkirinê çawa dixebitin, girîng e ku meriv pêşî têgihîştinek zelal hebe ka çi çalakkirin di çarçoweya tora neuralî de ne.
Di torgilokek neuralî de, aktîvkirin derencamên her neuron an nodek di torê de vedibêje. Van aktîvkirin bi sepandina komek giranan li ser têketina her neuronê têne hesibandin û encam di nav fonksiyonek çalakkirinê re derbas dibe. Fonksiyona aktîvkirinê ne-xêziyê dixe nav torê, dihêle ku ew têkiliyên tevlihev di navbera ketin û derketinan de model bike.
Atlasên aktîvkirinê rêyek peyda dikin ku çalakkirinên tora neuralî bi nexşeya wan li cîhek kêm-dimensî ku bi hêsanî were xuyang kirin peyda dike. Ev bi taybetî di warê dabeşkirina wêneyê de bikêr e, ku torên neuralî bi gelemperî ji bo analîzkirin û dabeşkirina wêneyan têne bikar anîn.
Ji bo afirandina atlasek çalakkirinê, em bi hilbijartina komek wêneyên têketina nûnerê dest pê dikin. Dûv re ev wêne di nav tora neuralî re derbas dibin, û aktîvkirina qatek taybetî an komek qatan têne tomar kirin. Dûv re aktîvkirin bi karanîna teknîkên kêmkirina dimensîyonê yên wekî t-SNE an UMAP li cîhek kêm-dimensîyonî têne pêşandan.
Atlasa aktîvkirinê ya ku di encamê de tê destnîşan kirin cîhê çalakkirinê di tora neuralî de nîşanek dîtbarî peyda dike. Her xalek di atlasê de bi wêneyek têketinê re têkildar e, û pozîsyona xalê aktîvkirina qat(ên) hilbijartî ji bo wê wêneyê nîşan dide. Bi vekolîna atlasê, em dikarin têgihiştinê bistînin ka tora neural çawa agahdarî temsîl dike û hildiberîne.
Mînakî, em torgilokek neuralî ya ku ji bo dabeşkirina wêneyên heywanan hatî perwerde kirin bifikirin. Em dikarin bi karanîna komek wêneyên heywanên cihêreng atlasek çalakkirinê çêbikin. Bi lêkolîna atlasê, em dikarin bibînin ku wêneyên pisîk û kûçikan li hev kom dibin, ev nîşan dide ku torê fêr bûye ku van her du çînan ji hev cuda bike. Her weha dibe ku em temaşe bikin ku wêneyên çûkan li seranserê atlasê têne belav kirin, ku nîşan dide ku tor xwedan temsîlek cihêrengtir a vê çînê ye.
Atlasên aktîfkirinê xwedî gelek nirxên dîdaktîk in. Pêşîn, ew nûneriyek dîtbar a xebata hundurîn a tora neuralî peyda dikin, ku hêsantir famkirin û şîrovekirina torê çawa agahdariya pêvajoyê dike. Ev dikare bi taybetî ji bo lêkolîner û bijîjkan di warê fêrbûna makîneyê de bikêr be, ji ber ku ew dihêle ku ew di derheqê behreya modelên xwe de têgihiştinê bistînin.
Ya duyemîn, atlasên aktîfkirinê dikarin ji bo xeletkirin û başkirina modelê werin bikar anîn. Bi dîtina aktîvkirina qatên cihêreng, em dikarin pirsgirêkên potansiyel ên wekî noyronên mirî an zêde guncan nas bikin. Dûv re ev agahdarî dikare were bikar anîn da ku mîmariya modelê an pêvajoya perwerdehiyê safî bike.
Wekî din, atlasên aktîfkirinê dikarin ji bo berhevdana modelên cûda an stratejiyên perwerdehiyê werin bikar anîn. Bi afirandina atlasên ji bo gelek modelan, em dikarin bi dîtbarî şêwazên aktîvkirina wan bidin ber hev û cûdahî an wekheviyan nas bikin. Ev dikare di têgihîştina bandora vebijarkên sêwiranê yên cihêreng li ser tevgera torê de bibe alîkar.
Atlasên aktîvkirinê amûrek hêja ne ji bo dîtina cîhê çalakkirinê di tora neuralî de. Ew nûneriyek dîtbar peyda dikin ka tora çawa agahdariyan pêvajoyê dike û dikare ji bo têgihiştin, şîrovekirin û baştirkirina modelên fêrbûna makîneyê were bikar anîn.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- 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?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin