ฟังก์ชันการเปิดใช้งานมีบทบาทสำคัญในแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมโดยแนะนำความไม่เชิงเส้นให้กับเครือข่าย ทำให้สามารถเรียนรู้และสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลได้ ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจความสำคัญของฟังก์ชันการเปิดใช้งานในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก คุณสมบัติ และแสดงตัวอย่างเพื่อแสดงให้เห็นถึงผลกระทบที่มีต่อประสิทธิภาพของเครือข่าย
ฟังก์ชันการเปิดใช้งานเป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่นำผลรวมถ่วงน้ำหนักของอินพุตไปยังเซลล์ประสาทและสร้างสัญญาณเอาต์พุต สัญญาณเอาท์พุตนี้จะกำหนดว่าเซลล์ประสาทควรถูกกระตุ้นหรือไม่ และมากน้อยเพียงใด หากไม่มีฟังก์ชันการเปิดใช้งาน โครงข่ายประสาทเทียมก็จะเป็นเพียงแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น ไม่สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนและความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นในข้อมูลได้
วัตถุประสงค์หลักประการหนึ่งของฟังก์ชันการเปิดใช้งานคือการแนะนำความไม่เชิงเส้นในเครือข่าย การดำเนินการเชิงเส้น เช่น การบวกและการคูณ สามารถสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์เชิงเส้นได้เท่านั้น อย่างไรก็ตาม ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนมากแสดงรูปแบบที่ไม่เป็นเชิงเส้น และฟังก์ชันการเปิดใช้งานทำให้เครือข่ายสามารถจับภาพและแสดงความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นเหล่านี้ได้ ด้วยการใช้การแปลงแบบไม่เชิงเส้นกับข้อมูลอินพุต ฟังก์ชันการเปิดใช้งานช่วยให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้การแมปที่ซับซ้อนระหว่างอินพุตและเอาต์พุต
คุณสมบัติที่สำคัญอีกประการหนึ่งของฟังก์ชันการเปิดใช้งานคือความสามารถในการทำให้เอาต์พุตของเซลล์ประสาทแต่ละตัวเป็นปกติ การทำให้เป็นมาตรฐานช่วยให้แน่ใจว่าเอาท์พุตของเซลล์ประสาทจะอยู่ในช่วงที่กำหนด โดยทั่วไประหว่าง 0 ถึง 1 หรือ -1 และ 1 การทำให้เป็นมาตรฐานนี้ช่วยในการรักษาเสถียรภาพของกระบวนการเรียนรู้ และป้องกันไม่ให้เอาท์พุตของเซลล์ประสาทจากการระเบิดหรือหายไปเมื่อเครือข่ายลึกลงไป ฟังก์ชันการเปิดใช้งานเช่น sigmoid, tanh และ softmax มักใช้เพื่อจุดประสงค์นี้
ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่แตกต่างกันจะมีลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกัน ทำให้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน ฟังก์ชันการเปิดใช้งานบางอย่างที่ใช้กันทั่วไป ได้แก่:
1. ซิกมอยด์: ฟังก์ชันซิกมอยด์จับคู่อินพุตกับค่าระหว่าง 0 ถึง 1 ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในปัญหาการจำแนกประเภทไบนารี โดยมีเป้าหมายเพื่อจำแนกอินพุตให้เป็นหนึ่งในสองชั้น อย่างไรก็ตาม ฟังก์ชันซิกมอยด์ประสบปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป ซึ่งอาจขัดขวางกระบวนการฝึกอบรมในเครือข่ายระดับลึก
2. Tanh: ฟังก์ชันไฮเพอร์โบลิกแทนเจนต์หรือ tanh จะจับคู่อินพุตกับค่าระหว่าง -1 ถึง 1 เป็นการปรับปรุงฟังก์ชันซิกมอยด์เนื่องจากมีศูนย์กลางเป็นศูนย์ ทำให้เครือข่ายเรียนรู้ได้ง่ายขึ้น Tanh มักใช้ในโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) และโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN)
3. ReLU: หน่วยเชิงเส้นแบบเรียงกระแส (ReLU) เป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งานยอดนิยมที่ตั้งค่าอินพุตเชิงลบให้เป็นศูนย์ และทำให้อินพุตเชิงบวกไม่เปลี่ยนแปลง ReLU ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเนื่องจากความเรียบง่ายและความสามารถในการบรรเทาปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไป อย่างไรก็ตาม ReLU อาจประสบปัญหา "ReLU ที่กำลังจะตาย" ซึ่งเซลล์ประสาทไม่ทำงานและหยุดการเรียนรู้
4. ReLU ที่รั่ว: ReLU ที่รั่วจะแก้ไขปัญหา ReLU ที่กำลังจะตายโดยแนะนำความชันเล็กน้อยสำหรับอินพุตเชิงลบ ซึ่งช่วยให้การไล่ระดับสีไหลได้แม้อินพุตที่เป็นลบ ป้องกันไม่ให้เซลล์ประสาทไม่ทำงาน Leaky ReLU ได้รับความนิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และมักใช้แทน ReLU
5. Softmax: ฟังก์ชั่น softmax มักใช้ในปัญหาการจำแนกประเภทหลายคลาส โดยจะแปลงเอาต์พุตของโครงข่ายประสาทเทียมเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็น โดยแต่ละเอาต์พุตแสดงถึงความน่าจะเป็นของอินพุตที่เป็นของคลาสใดคลาสหนึ่ง Softmax ช่วยให้มั่นใจว่าผลรวมของความน่าจะเป็นสำหรับทุกคลาสจะรวมกันเป็น 1
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานเป็นองค์ประกอบสำคัญของโมเดลโครงข่ายประสาทเทียม พวกเขาแนะนำความไม่เป็นเชิงเส้นทำให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลได้ ฟังก์ชันการเปิดใช้งานยังทำให้เอาต์พุตของเซลล์ประสาทเป็นปกติ ป้องกันไม่ให้เครือข่ายประสบปัญหา เช่น การระเบิดหรือการไล่ระดับสีที่หายไป ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่แตกต่างกันจะมีลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกันและเหมาะสมกับสถานการณ์ที่แตกต่างกัน และการเลือกจะขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหาที่เกิดขึ้น
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow:
- Keras เป็นห้องสมุด Deep Learning TensorFlow ที่ดีกว่า TFlearn หรือไม่
- ใน TensorFlow 2.0 และใหม่กว่า เซสชันจะไม่ถูกใช้โดยตรงอีกต่อไป มีเหตุผลใดบ้างที่จะใช้มัน?
- การเข้ารหัสแบบร้อนแรงคืออะไร?
- จุดประสงค์ของการสร้างการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล SQLite และสร้างวัตถุเคอร์เซอร์คืออะไร?
- โมดูลใดบ้างที่นำเข้าในข้อมูลโค้ด Python ที่ให้มาสำหรับสร้างโครงสร้างฐานข้อมูลของแชทบอท
- คู่คีย์-ค่าใดบ้างที่สามารถแยกออกจากข้อมูลได้เมื่อจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลสำหรับแชทบอท
- การจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องในฐานข้อมูลช่วยในการจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการสร้างฐานข้อมูลสำหรับแชทบอทคืออะไร?
- ข้อควรพิจารณาอะไรบ้างในการเลือกจุดตรวจสอบและปรับความกว้างของลำแสงและจำนวนการแปลต่ออินพุตในกระบวนการอนุมานของแชทบอท
- เหตุใดการทดสอบและระบุจุดอ่อนในประสิทธิภาพของแชทบอทอย่างต่อเนื่องจึงมีความสำคัญ
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLTF Deep Learning with TensorFlow