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 ਕਿ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅੱਗ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਾ-ਸਰਗਰਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰੋਨ ਦਾ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਜੋੜ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਲਗਭਗ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹੈ। ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇੱਕ ਇੰਪੁੱਟ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ 0 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਸਕੁਐਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਇੱਕ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੇ ਫਾਇਰਿੰਗ ਵਰਗਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨਿਊਰੋਨ ਜਾਂ ਤਾਂ ਫਾਇਰ ਕਰਦਾ ਹੈ (1 ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਉਟਪੁੱਟ) ਜਾਂ ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ (0 ਦੇ ਨੇੜੇ ਆਉਟਪੁੱਟ) ਅਧਾਰਤ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇਨਪੁਟ 'ਤੇ.
ਇੱਕ ਹੋਰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਰੀਕਟੀਫਾਈਡ ਲੀਨੀਅਰ ਯੂਨਿਟ (ReLU) ਹੈ। ReLU ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰਕੇ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਨਹੀਂ ਤਾਂ। ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਦੀ ਗੋਲੀਬਾਰੀ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟ ਸਿਗਨਲ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਣ 'ਤੇ ਨਿਊਰੋਨ ਫਾਇਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਹਾਈਪਰਬੋਲਿਕ ਟੈਂਜੈਂਟ (tanh) ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ -1 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਸਕੁਐਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। tanh ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿਗਮੋਇਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮਜ਼ਬੂਤ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੂੰਘੇ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਜੈਵਿਕ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਇੱਕ ਸਰਲ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਮਾਨਤਾ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਕਲਪਿਕ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਫਾਇਰਿੰਗ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਾਨਤਾ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ ਪਾਈਟਰਚ ਨਾਲ ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਪੀਪੀ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ:
- ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ 'ਤੇ ਰੰਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਲੇਟੀ ਸਕੇਲ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੋਈ ਹੋਰ ਮਾਪ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਨਮੂਨੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ?
- ਕੀ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਪਾਈਟੌਰਚ ਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਮੈਟਪਲੋਟਲਿਬ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਟੈਂਸਰ ਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ PyTorch ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੁਝ ਵਾਧੂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ NumPy ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕੀ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ "ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲਈ ਨਤੀਜਾ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੰਡ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
- ਕੀ PyTorch ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ GPUs ਉੱਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ?
- ਕੀ ਇੱਕ ਰੈਗੂਲਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਗਭਗ 30 ਬਿਲੀਅਨ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇਕਰ ਇਨਪੁਟ ਨੰਪੀ ਐਰੇ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੀਟਮੈਪ ਦੀ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ViTPose ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਸ਼ਕਲ [1, 17, 64, 48] ਸਰੀਰ ਦੇ 17 ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜਾ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
Python ਅਤੇ PyTorch ਦੇ ਨਾਲ EITC/AI/DLPP ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ