Halo dan selamat datang kembali ke kursus belajar yang mendalam.
Baiklah hari ini kita berbicara tentang fungsi aktivasi.
Mari kita langsung ke dalamnya.
Jadi di sinilah kita tinggalkan sebelumnya kita berbicara tentang struktur satu neuron.
Jadi itu ada di tengah-tengah kita tahu bahwa ia memiliki beberapa nilai input yang
datang itu punya beberapa bobot kemudian menambahkan cara untuk menghitung cara beberapa input tersebut dan kemudian menerapkan fungsi aktivasi
pada langkah 3.
Ini meneruskan sinyal ke tahun berikutnya dan kemudian itulah yang kita bicarakan hari ini
kita berbicara tentang nilai yang akan dilewati.
Jadi kita berbicara tentang fungsi aktivasi yang sedang diterapkan.
Jadi opsi apa yang kita miliki untuk fungsi aktivasi.
Kita akan melihat empat jenis fungsi aktivasi yang dapat Anda pilih.
Tentu saja ada lebih banyak jenis fungsi aktivasi yang berbeda tetapi yang paling menonjol yang
akan Anda dengar dan akan kita gunakan dalam kursus ini.
Jadi di sini adalah fungsi ambang.
Ini seperti apa.
Jadi pada sumbu x Anda memiliki bobot beberapa input pada sumbu y.
Anda baru saja tahu nilai dari 0 hingga 1 dan pada dasarnya fungsi threshold adalah
tipe fungsi yang sangat sederhana di mana jika nilainya kurang dari nol maka gratis.
Terima kasih ssion meneruskan nol.
Jika nilainya lebih dari nol atau sama dengan nol maka fungsi threshold mendorong pada 1.
Jadi pada dasarnya jenis seperti ya tidak ada jenis fungsi.
Sangat sangat mudah.
Jenis fungsi seperti kaku, baik ya atau tidak.
Tidak ada pilihan lain.
Jadi begitulah.
Begitulah cara kerjanya.
Fungsi yang sangat sederhana.
Mari kita beralih ke sesuatu yang sedikit lebih rumit.
Sekarang fungsi sigmoid ini formula yang sangat menarik yang kita miliki di sini Anda akan melihat sekarang ada satu pembagian dengan
satu ditambah masing-masing.
Kekuatan minus X sedangkan dalam kasus ini tentu saja X adalah nilai dari jumlah cara yang dijumlahkan.
Dan ya.
Jadi seperti inilah bentuk sigmoidnya.
Ini adalah fungsi yang digunakan dalam regresi logistik.
Jika Anda ingat dari kursus pembelajaran mesin.
Jadi apa yang baik dari fungsi ini adalah ia mulus.
Berbeda dengan fungsi virtual.
Yang ini tidak memiliki kekusutan dalam kurva dan oleh karena itu hanya perkembangan bertahap yang bagus dan halus.
Jadi apa pun di bawah 0 sama seperti turun di atas nol.
Kerjanya mendekati satu dan fungsi sigmoid ini sangat berguna dalam Lehren akhir lapisan output.
Terutama ketika Anda mencoba memprediksi probabilitas.
Dan kita akan melihatnya sepanjang kursus.
Dan kemudian kita punya fungsi penyearah fungsi penyearah meskipun memiliki kekusutan adalah
salah satu fungsi yang paling populer untuk jaringan saraf tiruan sehingga berjalan sampai nol itu nol.
Dan kemudian dari sana itu secara bertahap berkembang sebagai nilai input meningkat juga dan kita akan melihat bahwa selama kursus kita akan
melihat bahwa dalam tutorial intuisi lain dan kita juga melihat bahwa bagaimana kita menggunakan
fungsi ini di sisi praktis dari kursus dan Saya akan mengomentari ini sedikit lebih dalam beberapa slide dari
sekarang.
Jadi ingatlah bahwa fungsi api langsung adalah salah satu fungsi yang paling banyak digunakan dalam jaringan saraf tiruan.
Dan akhirnya kita punya satu fungsi lagi yang mungkin akan Anda dengar.
Ini adalah fungsi singgung hiperbolik.
Ini sangat mirip dengan fungsi sigmoid tetapi di sini fungsi tangen hiperbolik berada di bawah nol sehingga nilainya beralih dari
0 ke 1 atau sekitar 2 1 dan pergi dari nol ke minus 1 di sisi lain.
Dan itu bisa bermanfaat di beberapa aplikasi.
Jadi kita tidak akan membahas terlalu mendalam tentang masing-masing fungsi ini. Saya hanya ingin memperkenalkan Anda dengan
mereka sehingga Anda tahu seperti apa mereka dan apa namanya.
Jika Anda ingin mendapatkan bacaan tambahan maka periksa makalah ini dengan banyak 75 tahun.
Apakah Anda banyak yang disebut Deep sparse mengoreksi jaringan 2000 kertas saraf.
Dan di sana Anda akan menemukan persis mengapa fungsi penyearah adalah fungsi yang sangat berharga mengapa begitu
populer digunakan.
Namun demikian untuk saat ini kita tidak benar-benar perlu mengetahui semua hal itu.
Untuk saat ini kami hanya akan mulai menerapkannya dan mulai menggunakannya semakin banyak.
Jadi ketika Anda merasa nyaman dengan sisi praktisnya maka Anda bisa pergi dan merujuk ke makalah ini dan kemudian Anda
akan bisa berendam dalam pengetahuan itu lebih cepat dan itu akan jauh lebih masuk akal.
Tetapi ingatlah ini bahwa ketika Anda siap ketika Anda merasa bahwa Anda siap maka Anda dapat pergi
dan meneliti makalah dan mendapatkan beberapa pengetahuan berharga dari mereka.
Jadi hanya untuk rekap cepat kita memiliki fungsi aktivasi ambang yang berjalan seperti ini fungsi aktivasi sigmoid
yang terlihat seperti ini.
Kami memiliki fungsi penyearah dan kami memiliki fungsi singgung hiperbolik dan sekarang untuk menyelesaikan
tutorial ini. Mari kita segera melakukan beberapa latihan, jadi lakukan saja dua latihan cepat untuk membantu pengetahuan itu masuk
Jadi yang pertama adalah kita punya contoh di sini dari jaringan saraf hanya satu neuron dan segera
lapisan output.
Dan pertanyaannya adalah mengasumsikan bahwa variabel dependen Anda adalah biner. Jadi bisa 0 atau 1 yang fungsi ambangnya
akan Anda gunakan.
Jadi dari yang telah kita bahas kita memiliki fungsi ambang fungsi sigmoid fungsi penyearah dan
kita punya fungsi tangen hiperbolik di dalamnya dalam bentuk gulungan mereka yang mana yang
dapat Anda gunakan untuk variabel biner.
BAIK.
Jadi jawabannya di sini adalah ada dua opsi yang bisa kita dekati.
Jadi satu adalah fungsi aktivasi ambang karena kita tahu bahwa itu antara 0 dan 1 dan itu memberi kita 0 payung Anderson
dan kemudian kalau tidak itu memberi Anda setelah hanya dapat memberi Anda dua nilai.
Ini sangat cocok dengan persyaratan ini dan karena itu Anda dapat mengatakan bahwa Anda sama dengan fungsi ambang goyangan
Anda untuk beberapa orang dan hanya itu.
Dan dalam kasus kedua yang dapat Anda gunakan adalah fungsi aktivasi sigmoid.
Ini sebenarnya juga antara 0 dan 1 hanya apa yang kita butuhkan.
Tetapi pada saat yang sama yang Anda inginkan hanya satu yang benar sehingga Anda tidak persis apa yang
kita butuhkan tetapi dalam kasus ini Anda dapat menggunakannya sebagaimana probabilitas Y menjadi ya atau tidak.
Jadi kita ingin Y menjadi 0 1 tetapi sebaliknya kita akan mengatakan bahwa fungsi sigmoid fungsi aktivasi Simoun memberi tahu
kita apakah itu akan memberi tahu kita tentang kemungkinan Y sama dengan 1.
Jadi pada dasarnya, semakin dekat Anda ke puncak, semakin besar kemungkinan ini memang satu atau ya
daripada tidak.
Dan ya jadi itu sangat mirip dengan pendekatan regresi logistik.
Dan itu hanyalah dua contoh.
Jika Anda memiliki variabel biner.
Sekarang mari kita lihat aplikasi praktis lain.
Mari kita lihat bagaimana semua ini akan terjadi jika kita memiliki semua yang alami seperti ini.
Jadi di lapisan pertama kami memiliki beberapa input.
Mereka dikirim ke lapisan tersembunyi pertama kami dan kemudian fungsi aktivasi diterapkan.
Dan biasanya apa yang akan Anda terapkan di sini dan apa yang akan Anda lihat di seluruh Scorsese
akan menerapkan fungsi aktivasi penyearah sehingga akan terlihat seperti itu.
Kami menerapkan fungsi aktivasi penyearah dan kemudian dari sana sinyal akan diteruskan ke lapisan output di
mana fungsi aktivasi sigmoid akan diterapkan dan itu akan menjadi hasil akhir kami.
Dan itu bisa memprediksi probabilitas misalnya sehingga kombinasi ini akan sangat
umum di mana di lapisan tersembunyi kita menerapkan fungsi penyearah dan kemudian output di sana kita menerapkan fungsi sigmoid.
Jadi begitulah.
Semoga Anda menikmati tutorial ini sekarang Anda cukup berpengalaman dalam empat jenis fungsi aktivasi yang
berbeda dan Anda akan mendapatkan pengalaman praktis dengan mereka selama kursus ini akan menggunakan mereka di semua tempat
sehingga Anda akan mengenal mereka cukup akrab dan Anda harus cukup nyaman dengan
mereka.
Tetapi untuk saat ini, ini adalah pengetahuan yang Anda butuhkan untuk maju dan memahami apa yang akan terjadi
selanjutnya dalam kursus ini.
Dan pada catatan itu saya berharap dapat melihat Anda lain kali.
Sampai kemudian menikmati belajar.