நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, நெட்வொர்க்கில் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்தி, தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான உறவுகளைக் கற்றுக் கொள்ளவும் மாதிரி செய்யவும் உதவுகிறது. இந்த பதிலில், ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் முக்கியத்துவத்தை ஆராய்வோம், அவற்றின் பண்புகள் மற்றும் நெட்வொர்க்கின் செயல்திறனில் அவற்றின் தாக்கத்தை விளக்குவதற்கு எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குவோம்.
செயல்படுத்தும் செயல்பாடு என்பது ஒரு கணிதச் செயல்பாடாகும், இது ஒரு நியூரானுக்கு உள்ளீடுகளின் எடையுள்ள தொகையை எடுத்து வெளியீட்டு சமிக்ஞையை உருவாக்குகிறது. இந்த வெளியீட்டு சமிக்ஞை நியூரானை செயல்படுத்த வேண்டுமா இல்லையா என்பதை தீர்மானிக்கிறது. செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் இல்லாமல், நரம்பியல் வலையமைப்பு ஒரு நேரியல் பின்னடைவு மாதிரியாக இருக்கும், இது சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் தரவுகளில் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கற்க இயலாது.
செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் முதன்மை நோக்கங்களில் ஒன்று, நெட்வொர்க்கில் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துவதாகும். கூட்டல் மற்றும் பெருக்கல் போன்ற நேரியல் செயல்பாடுகள், நேரியல் உறவுகளை மட்டுமே மாதிரியாகக் கொள்ள முடியும். இருப்பினும், பல நிஜ-உலக சிக்கல்கள் நேரியல் அல்லாத வடிவங்களை வெளிப்படுத்துகின்றன, மேலும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் நெட்வொர்க்கை இந்த நேரியல் அல்லாத உறவுகளைப் பிடிக்கவும் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தவும் அனுமதிக்கின்றன. உள்ளீட்டுத் தரவுகளுக்கு நேரியல் அல்லாத மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், உள்ளீடுகள் மற்றும் வெளியீடுகளுக்கு இடையே சிக்கலான மேப்பிங்கைக் கற்றுக்கொள்வதற்குச் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் பிணையத்தை செயல்படுத்துகின்றன.
செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் மற்றொரு முக்கியமான சொத்து, ஒவ்வொரு நியூரானின் வெளியீட்டையும் இயல்பாக்கும் திறன் ஆகும். நியூரான்களின் வெளியீடு ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்குள் வருவதை இயல்பாக்குதல் உறுதி செய்கிறது, பொதுவாக 0 மற்றும் 1 அல்லது -1 மற்றும் 1 இடையே. இந்த இயல்பாக்கம் கற்றல் செயல்முறையை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது மற்றும் நெட்வொர்க் ஆழமாகும்போது நியூரான்களின் வெளியீடு வெடித்து அல்லது மறைவதைத் தடுக்கிறது. sigmoid, tanh மற்றும் softmax போன்ற செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் பொதுவாக இந்த நோக்கத்திற்காகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
வெவ்வேறு செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் தனித்துவமான குணாதிசயங்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை வெவ்வேறு காட்சிகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகின்றன. பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் பின்வருமாறு:
1. Sigmoid: sigmoid செயல்பாடு உள்ளீட்டை 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் உள்ள மதிப்பிற்கு வரைபடமாக்குகிறது. இது பைனரி வகைப்பாடு சிக்கல்களில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இதில் உள்ளீடுகளை இரண்டு வகுப்புகளில் ஒன்றாக வகைப்படுத்துவதே இலக்காகும். இருப்பினும், சிக்மாய்டு செயல்பாடுகள் மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கலால் பாதிக்கப்படுகின்றன, இது ஆழமான நெட்வொர்க்குகளில் பயிற்சி செயல்முறையைத் தடுக்கலாம்.
2. Tanh: ஹைபர்போலிக் டேன்ஜென்ட் செயல்பாடு, அல்லது tanh, உள்ளீட்டை -1 மற்றும் 1 க்கு இடையே உள்ள மதிப்பிற்கு வரைபடமாக்குகிறது. இது சிக்மாய்டு செயல்பாட்டின் மீது பூஜ்ஜியத்தை மையமாகக் கொண்டிருப்பதால், பிணையத்தைக் கற்றுக்கொள்வதை எளிதாக்குகிறது. Tanh அடிக்கடி மீண்டும் வரும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs) மற்றும் convolutional neural networks (CNNs) ஆகியவற்றில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
3. ReLU: ரெக்டிஃபைட் லீனியர் யூனிட் (ReLU) என்பது ஒரு பிரபலமான செயல்படுத்தும் செயல்பாடாகும், இது எதிர்மறை உள்ளீடுகளை பூஜ்ஜியமாக அமைக்கிறது மற்றும் நேர்மறை உள்ளீடுகளை மாற்றாது. ReLU அதன் எளிமை மற்றும் மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கலைத் தணிக்கும் திறன் காரணமாக பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது. இருப்பினும், ReLU "இறக்கும் ReLU" பிரச்சனையால் பாதிக்கப்படலாம், அங்கு நியூரான்கள் செயலிழந்து கற்றலை நிறுத்துகின்றன.
4. Leaky ReLU: Leaky ReLU ஆனது எதிர்மறை உள்ளீடுகளுக்கு ஒரு சிறிய சாய்வை அறிமுகப்படுத்துவதன் மூலம் இறக்கும் ReLU பிரச்சனையை நிவர்த்தி செய்கிறது. இது எதிர்மறை உள்ளீடுகளுக்கு கூட சாய்வுகளை பாய அனுமதிக்கிறது, நியூரான்கள் செயலிழப்பதை தடுக்கிறது. Leaky ReLU சமீபத்திய ஆண்டுகளில் பிரபலமடைந்துள்ளது மற்றும் பெரும்பாலும் ReLU க்கு மாற்றாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
5. சாஃப்ட்மேக்ஸ்: சாப்ட்மேக்ஸ் செயல்பாடு பொதுவாக பல வகுப்பு வகைப்பாடு சிக்கல்களில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் வெளியீடுகளை ஒரு நிகழ்தகவு விநியோகமாக மாற்றுகிறது, அங்கு ஒவ்வொரு வெளியீடும் ஒரு குறிப்பிட்ட வகுப்பைச் சேர்ந்த உள்ளீட்டின் நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது. அனைத்து வகுப்புகளுக்கான நிகழ்தகவுகளின் கூட்டுத்தொகை 1 வரை சேர்வதை Softmax உறுதி செய்கிறது.
செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரிகளின் அத்தியாவசிய கூறுகளாகும். அவை நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகின்றன, தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்ள நெட்வொர்க்கை செயல்படுத்துகிறது. செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் நியூரான்களின் வெளியீட்டை இயல்பாக்குகிறது, நெட்வொர்க்குகள் வெடிப்பது அல்லது சாய்வு மறைதல் போன்ற சிக்கல்களை எதிர்கொள்வதைத் தடுக்கிறது. வெவ்வேறு செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் தனித்துவமான குணாதிசயங்களைக் கொண்டுள்ளன மற்றும் வெவ்வேறு காட்சிகளுக்கு ஏற்றவை, மேலும் அவற்றின் தேர்வு கையில் சிக்கலின் தன்மையைப் பொறுத்தது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல்:
- TFlearn ஐ விட Keras சிறந்த ஆழமான கற்றல் TensorFlow நூலகமா?
- TensorFlow 2.0 மற்றும் அதற்குப் பிறகு, அமர்வுகள் நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படாது. அவற்றைப் பயன்படுத்த ஏதேனும் காரணம் உள்ளதா?
- ஒரு சூடான குறியாக்கம் என்றால் என்ன?
- SQLite தரவுத்தளத்துடன் இணைப்பை நிறுவி கர்சர் பொருளை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் தரவுத்தள அமைப்பை உருவாக்குவதற்காக வழங்கப்பட்ட பைதான் குறியீடு துணுக்கில் என்ன தொகுதிகள் இறக்குமதி செய்யப்படுகின்றன?
- சாட்போட்டுக்கான தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கும் போது, தரவுகளிலிருந்து விலக்கக்கூடிய சில முக்கிய-மதிப்பு ஜோடிகள் யாவை?
- தரவுத்தளத்தில் தொடர்புடைய தகவலைச் சேமிப்பது பெரிய அளவிலான தரவை எவ்வாறு நிர்வகிக்க உதவுகிறது?
- chatbotக்கான தரவுத்தளத்தை உருவாக்குவதன் நோக்கம் என்ன?
- சாட்போட்டின் அனுமானச் செயல்பாட்டில் சோதனைச் சாவடிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும் போது மற்றும் பீம் அகலம் மற்றும் உள்ளீடு ஒன்றின் மொழிபெயர்ப்புகளின் எண்ணிக்கையை சரிசெய்யும்போது சில கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை என்ன?
- சாட்போட்டின் செயல்திறனில் உள்ள பலவீனங்களை தொடர்ந்து சோதித்து அடையாளம் காண்பது ஏன் முக்கியம்?
டென்சர்ஃப்ளோ மூலம் EITC/AI/DLTF ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க