ਕੀ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ?
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਫਾਇਰਿੰਗ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਅੱਗ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਾ-ਸਰਗਰਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਕੀ ਹੈ?
ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਸਮੱਸਿਆ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਡੂੰਘੇ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਿੱਛੇ ਵੱਲ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ?
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ, ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਾਂਗੇ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, TensorFlow, ਨਿ Neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਕੰਮਕਾਜ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਇੱਕ ਗਣਨਾਤਮਕ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਕਈ ਮੁੱਖ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰੇਕ ਦੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭੂਮਿਕਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤਿੰਨ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਫੀਡਫੋਰਡ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ: ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ, ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੇਅਰ। ਇਨਪੁਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ 784 ਯੂਨਿਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੰਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੰਪੁੱਟ ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ ਹਰ ਇਕਾਈ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਪੇਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲਸ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਪੇਸ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਐਟਲੇਸ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਕੀ ਹਨ। ਇੱਕ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ, ਸਰਗਰਮੀਆਂ ਹਰੇਕ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ
ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ ਕੇਰਸ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੀ ਹਨ?
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੇਰਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ, ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਕੇਰਸ ਵਿੱਚ, ਹਰੇਕ ਲਈ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ
ਕੁਝ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕੀ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
ਸਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਦਲੀਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਕਿਵੇਂ ਦਿੰਦੀ ਹੈ?
ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਦਲੀਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਈ ਲੇਅਰਾਂ ਦੇ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹਰ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਚਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹਨ