توابع فعالسازی با معرفی غیرخطی بودن شبکه، نقش مهمی در مدلهای شبکه عصبی بازی میکنند و آن را قادر میسازند تا روابط پیچیده در دادهها را بیاموزند و مدل کنند. در این پاسخ، اهمیت توابع فعالسازی در مدلهای یادگیری عمیق، ویژگیهای آنها را بررسی میکنیم و مثالهایی برای نشان دادن تأثیر آنها بر عملکرد شبکه ارائه میکنیم.
تابع فعال سازی یک تابع ریاضی است که مجموع وزنی ورودی ها را به یک نورون می برد و یک سیگنال خروجی تولید می کند. این سیگنال خروجی تعیین می کند که آیا نورون باید فعال شود یا نه و تا چه حد. بدون توابع فعال سازی، شبکه عصبی به سادگی یک مدل رگرسیون خطی خواهد بود که قادر به یادگیری الگوهای پیچیده و روابط غیر خطی در داده ها نیست.
یکی از اهداف اصلی توابع فعال سازی، معرفی غیر خطی بودن به شبکه است. عملیات خطی، مانند جمع و ضرب، فقط می توانند روابط خطی را مدل کنند. با این حال، بسیاری از مسائل دنیای واقعی الگوهای غیرخطی را نشان میدهند و توابع فعالسازی به شبکه اجازه میدهند تا این روابط غیرخطی را ضبط و نمایش دهد. با اعمال تبدیلهای غیر خطی به دادههای ورودی، توابع فعالسازی شبکه را قادر میسازد تا نگاشتهای پیچیده بین ورودیها و خروجیها را بیاموزد.
یکی دیگر از ویژگی های مهم توابع فعال سازی، توانایی آنها در عادی سازی خروجی هر نورون است. عادی سازی تضمین می کند که خروجی نورون ها در محدوده خاصی قرار می گیرد، معمولاً بین 0 و 1 یا -1 و 1. این نرمال سازی به تثبیت فرآیند یادگیری کمک می کند و از انفجار یا ناپدید شدن خروجی نورون ها با عمیق تر شدن شبکه جلوگیری می کند. توابع فعال سازی مانند sigmoid، tanh و softmax معمولاً برای این منظور استفاده می شوند.
توابع فعال سازی مختلف دارای ویژگی های متمایز هستند که آنها را برای سناریوهای مختلف مناسب می کند. برخی از توابع فعال سازی رایج عبارتند از:
1. Sigmoid: تابع sigmoid ورودی را به مقداری بین 0 و 1 ترسیم می کند. این تابع به طور گسترده در مسائل طبقه بندی باینری استفاده می شود، جایی که هدف طبقه بندی ورودی ها به یکی از دو کلاس است. با این حال، توابع سیگموئید از مشکل گرادیان ناپدید شدن رنج می برند، که می تواند روند آموزش در شبکه های عمیق را مختل کند.
2. Tanh: تابع مماس هذلولی یا tanh، ورودی را به مقداری بین 1- و 1 ترسیم می کند. این نسبت به تابع سیگموئید بهبود یافته است زیرا در مرکز صفر قرار دارد و یادگیری را برای شبکه آسان تر می کند. Tanh اغلب در شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) استفاده می شود.
3. ReLU: واحد خطی اصلاح شده (ReLU) یک تابع فعال سازی محبوب است که ورودی های منفی را صفر می کند و ورودی های مثبت را بدون تغییر می گذارد. ReLU به دلیل سادگی و توانایی آن در کاهش مشکل گرادیان ناپدید شدن به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته است. با این حال، ReLU می تواند از مشکل "ReLU در حال مرگ" رنج ببرد، جایی که نورون ها غیر فعال می شوند و یادگیری را متوقف می کنند.
4. Leaky ReLU: Leaky ReLU با معرفی یک شیب کوچک برای ورودی های منفی، مشکل در حال مرگ ReLU را حل می کند. این اجازه می دهد تا گرادیان ها حتی برای ورودی های منفی جریان داشته باشند و از غیر فعال شدن نورون ها جلوگیری می کند. Leaky ReLU در سال های اخیر محبوبیت زیادی به دست آورده است و اغلب به عنوان جایگزینی برای ReLU استفاده می شود.
5. Softmax: تابع softmax معمولاً در مسائل طبقه بندی چند کلاسه استفاده می شود. خروجی های یک شبکه عصبی را به یک توزیع احتمال تبدیل می کند که در آن هر خروجی نشان دهنده احتمال تعلق ورودی به یک کلاس خاص است. Softmax تضمین می کند که مجموع احتمالات برای همه کلاس ها به 1 می رسد.
توابع فعال سازی اجزای ضروری مدل های شبکه عصبی هستند. آنها غیرخطی بودن را معرفی می کنند و شبکه را قادر می سازند تا الگوها و روابط پیچیده در داده ها را بیاموزد. توابع فعالسازی نیز خروجی نورونها را عادی میکند و از تجربه مشکلاتی مانند انفجار یا ناپدید شدن گرادیانها در شبکه جلوگیری میکند. توابع فعال سازی مختلف ویژگی های متمایز دارند و برای سناریوهای مختلف مناسب هستند و انتخاب آنها به ماهیت مشکل در دست بستگی دارد.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow:
- آیا Keras یک کتابخانه Deep Learning TensorFlow بهتر از TFlearn است؟
- در TensorFlow 2.0 و جدیدتر، جلسات دیگر مستقیماً استفاده نمی شوند. آیا دلیلی برای استفاده از آنها وجود دارد؟
- یک کدگذاری داغ چیست؟
- هدف از برقراری ارتباط با پایگاه داده SQLite و ایجاد یک شی مکان نما چیست؟
- چه ماژول هایی در قطعه کد پایتون ارائه شده برای ایجاد ساختار پایگاه داده چت بات وارد شده است؟
- برخی از جفتهای کلید-مقدار که میتوانند هنگام ذخیره دادهها در پایگاه داده برای یک ربات چت، از آن حذف شوند، چیست؟
- چگونه ذخیره اطلاعات مرتبط در یک پایگاه داده به مدیریت حجم زیادی از داده ها کمک می کند؟
- هدف از ایجاد پایگاه داده برای چت بات چیست؟
- در هنگام انتخاب نقاط بازرسی و تنظیم عرض پرتو و تعداد ترجمه در هر ورودی در فرآیند استنتاج ربات چت چه ملاحظاتی وجود دارد؟
- چرا آزمایش و شناسایی مداوم نقاط ضعف در عملکرد یک چت بات مهم است؟
سوالات و پاسخ های بیشتری را در آموزش عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow مشاهده کنید