ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานมีบทบาทสำคัญในโครงข่ายประสาทเทียม โดยทำหน้าที่เป็นองค์ประกอบสำคัญในการพิจารณาว่าควรเปิดใช้งานเซลล์ประสาทหรือไม่ แนวคิดเรื่องฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถเปรียบได้กับการยิงของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ เช่นเดียวกับที่เซลล์ประสาทในสมองส่งสัญญาณหรือยังคงไม่ทำงานตามข้อมูลที่ได้รับ ฟังก์ชันการเปิดใช้งานของเซลล์ประสาทเทียมจะกำหนดว่าควรเปิดใช้งานเซลล์ประสาทหรือไม่โดยพิจารณาจากผลรวมถ่วงน้ำหนักของอินพุต
ในบริบทของโครงข่ายประสาทเทียม ฟังก์ชันการเปิดใช้งานจะแนะนำความไม่เชิงเส้นให้กับโมเดล ช่วยให้เครือข่ายสามารถเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนในข้อมูลได้ ความไม่เชิงเส้นนี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับเครือข่ายในการประมาณฟังก์ชันที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานที่ใช้กันมากที่สุดอย่างหนึ่งในการเรียนรู้เชิงลึกคือฟังก์ชันซิกมอยด์ ฟังก์ชันซิกมอยด์รับอินพุตและบีบให้อยู่ในช่วงระหว่าง 0 ถึง 1 พฤติกรรมนี้คล้ายกับการยิงของเซลล์ประสาทชีวภาพ โดยที่เซลล์ประสาทจะยิง (เอาต์พุตใกล้กับ 1) หรือไม่ใช้งาน (เอาต์พุตใกล้กับ 0) บนอินพุตที่ได้รับ
ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายอีกอย่างหนึ่งคือหน่วยเชิงเส้นตรงแบบเรียงกระแส (ReLU) ฟังก์ชัน ReLU แนะนำความไม่เป็นเชิงเส้นโดยส่งออกอินพุตโดยตรงหากเป็นค่าบวก มิฉะนั้นจะเป็นศูนย์ พฤติกรรมนี้เลียนแบบการยิงของเซลล์ประสาทในสมอง โดยที่เซลล์ประสาทจะยิงถ้าสัญญาณอินพุตเกินเกณฑ์ที่กำหนด
ในทางตรงกันข้าม ยังมีฟังก์ชันการเปิดใช้งาน เช่น ฟังก์ชันไฮเปอร์โบลิกแทนเจนต์ (tanh) ซึ่งจะบีบอินพุตให้อยู่ในช่วงระหว่าง -1 ถึง 1 ฟังก์ชัน tanh สามารถมองเห็นได้ว่าเป็นฟังก์ชันซิกมอยด์เวอร์ชันมาตราส่วน โดยให้การไล่ระดับสีที่เข้มขึ้นซึ่งสามารถ ช่วยในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานในโครงข่ายประสาทเทียมถือได้ว่าเป็นนามธรรมที่เรียบง่ายของพฤติกรรมของเซลล์ประสาทชีวภาพในสมอง แม้ว่าการเปรียบเทียบจะไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็มีกรอบแนวคิดสำหรับการทำความเข้าใจบทบาทของฟังก์ชันการเปิดใช้งานในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานมีบทบาทสำคัญในโครงข่ายประสาทเทียมโดยทำให้เกิดความไม่เป็นเชิงเส้นและพิจารณาว่าควรเปิดใช้งานเซลล์ประสาทตามอินพุตที่ได้รับหรือไม่ การเปรียบเทียบการเลียนแบบการยิงของเซลล์ประสาทในสมองช่วยในการทำความเข้าใจการทำงานและความสำคัญของฟังก์ชันการเปิดใช้งานในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
- PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- ข้อเสนอนี้จริงหรือเท็จ "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส"
- การรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch เป็นกระบวนการที่ง่ายมากหรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถนำมาเปรียบเทียบกับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัวได้หรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch