செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, நியூரான் செயல்படுத்தப்பட வேண்டுமா இல்லையா என்பதை தீர்மானிப்பதில் முக்கிய அங்கமாக செயல்படுகிறது. செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் கருத்து உண்மையில் மனித மூளையில் நியூரான்களின் துப்பாக்கிச் சூடு போன்றது. மூளையில் உள்ள ஒரு நியூரான் அது பெறும் உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் சுடுவது அல்லது செயலற்ற நிலையில் இருப்பது போல், ஒரு செயற்கை நியூரானின் செயல்படுத்தும் செயல்பாடு நியூரானை செயல்படுத்த வேண்டுமா அல்லது உள்ளீடுகளின் எடையுள்ள தொகையின் அடிப்படையில் தீர்மானிக்கிறது.
செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சூழலில், செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மாதிரிக்கு நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இது தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்ள நெட்வொர்க்கை அனுமதிக்கிறது. சிக்கலான செயல்பாடுகளை திறம்பட தோராயமாக கணக்கிட நெட்வொர்க்கிற்கு இந்த நேரியல் அல்லாத தன்மை அவசியம்.
ஆழ்ந்த கற்றலில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளில் ஒன்று சிக்மாய்டு செயல்பாடு ஆகும். சிக்மாய்டு செயல்பாடு ஒரு உள்ளீட்டை எடுத்து அதை 0 மற்றும் 1 க்கு இடைப்பட்ட வரம்பிற்குள் இழுக்கிறது. இந்த நடத்தை ஒரு உயிரியல் நியூரானின் துப்பாக்கிச் சூடு போன்றது, அங்கு நியூரான் எரிகிறது (1க்கு அருகில் வெளியீடு) அல்லது செயலற்றதாக இருக்கும் (0க்கு அருகில் வெளியீடு) அது பெறும் உள்ளீட்டில்.
பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மற்றொரு செயல்படுத்தும் செயல்பாடு திருத்தப்பட்ட நேரியல் அலகு (ReLU) ஆகும். ReLU செயல்பாடு நேர்மறையாக இருந்தால் நேரடியாக உள்ளீட்டை வெளியிடுவதன் மூலம் நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்துகிறது, இல்லையெனில் பூஜ்ஜியம். இந்த நடத்தை மூளையில் ஒரு நியூரானின் துப்பாக்கிச் சூட்டைப் பிரதிபலிக்கிறது, அங்கு உள்ளீட்டு சமிக்ஞை ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பைத் தாண்டினால் நியூரான் சுடுகிறது.
இதற்கு நேர்மாறாக, ஹைபர்போலிக் டேன்ஜென்ட் (டான்) சார்பு போன்ற செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளும் உள்ளன, இது உள்ளீட்டை -1 மற்றும் 1 இடையே உள்ள வரம்பிற்குள் குறைக்கிறது. tanh செயல்பாடு சிக்மாய்டு செயல்பாட்டின் அளவிடப்பட்ட பதிப்பாகக் காணப்படுகிறது, இது வலுவான சாய்வுகளை வழங்குகிறது. ஆழமான நரம்பியல் வலையமைப்புகளை மிகவும் திறமையாகப் பயிற்றுவிக்க உதவுகிறது.
செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடு மூளையில் உள்ள உயிரியல் நியூரான்களின் நடத்தையின் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட சுருக்கமாக கருதப்படுகிறது. ஒப்புமை சரியானதாக இல்லாவிட்டாலும், ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் பங்கைப் புரிந்துகொள்வதற்கான ஒரு கருத்தியல் கட்டமைப்பை இது வழங்குகிறது.
செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளில், நேரியல் அல்லாத தன்மையை அறிமுகப்படுத்தி, அது பெறும் உள்ளீட்டின் அடிப்படையில் ஒரு நியூரானை செயல்படுத்த வேண்டுமா என்பதை தீர்மானிப்பதன் மூலம் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. மூளையில் நியூரான்களின் சுடலைப் பிரதிபலிக்கும் ஒப்புமை, ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளில் செயல்படுத்தும் செயல்பாடுகளின் செயல்பாடு மற்றும் முக்கியத்துவத்தைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.
தொடர்பான பிற சமீபத்திய கேள்விகள் மற்றும் பதில்கள் பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல்:
- கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வண்ணப் படங்களை ஒருவர் அடையாளம் காண விரும்பினால், சாம்பல் அளவிலான படங்களை மறுபரிசீலனை செய்யும் போது மற்றொரு பரிமாணத்தைச் சேர்க்க வேண்டுமா?
- PyTorch சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- மாதிரி இழப்பு சரிபார்ப்பு இழப்பா?
- PyTorch ரன் நியூரல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் நடைமுறைப் பகுப்பாய்விற்கு ஒருவர் டென்சர் போர்டைப் பயன்படுத்த வேண்டுமா அல்லது matplotlib போதுமா?
- PyTorch ஐ GPU இல் இயங்கும் NumPy உடன் சில கூடுதல் செயல்பாடுகளுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- இந்த முன்மொழிவு உண்மையா அல்லது தவறானதா "ஒரு வகைப்பாடு நரம்பியல் வலையமைப்பின் விளைவாக வகுப்புகளுக்கு இடையே நிகழ்தகவு விநியோகமாக இருக்க வேண்டும்."
- PyTorch இல் பல GPUகளில் ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியை இயக்குவது மிகவும் எளிமையான செயலா?
- ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
- உருவாக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க் எது?
- உள்ளீடு என்பது ViTPose இன் வெளியீடு மற்றும் ஒவ்வொரு நம்பி கோப்பின் வடிவமும் [1, 17, 64, 48] ஹீட்மேப்பைச் சேமிக்கும் நம்பி வரிசைகளின் பட்டியலாக இருந்தால், உடலில் உள்ள 17 முக்கிய புள்ளிகளுடன் தொடர்புடையதாக இருந்தால், எந்த அல்காரிதத்தைப் பயன்படுத்தலாம்?
Python மற்றும் PyTorch மூலம் EITC/AI/DLPP ஆழ்ந்த கற்றலில் கூடுதல் கேள்விகள் மற்றும் பதில்களைக் காண்க