Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre aprendizagem profunda.
Tudo bem hoje estamos falando sobre a função de ativação.
Vamos direto para ele.
Então, é onde nós deixamos anteriormente, falamos sobre a estrutura de um neurônio.
Então, está no meio, sabemos que tem alguns valores de insumos que chegam, ele tem alguns
pesos, então ele acrescenta o caminho para calcular a maneira como algumas dessas entradas e, em seguida, aplicar a função de
ativação na etapa 3.
próximo ano e, daí estamos falando sobre o valor que vai ser passado.
Ele passa o sinal para o
Então estamos falando sobre a função de ativação que está sendo aplicada.
Então, quais são as opções para a função de ativação?
Bem, nós vamos ver quatro tipos diferentes de funções de ativação que você pode escolher.
Claro que existem mais tipos diferentes de função de ativação, mas estes são os que predominam
sobre o qual você estará ouvindo e que estaremos usando neste curso.
Então, aqui está a função limiar.
Isto é o que parece.
Então, no eixo x, você apresentou algumas das entradas no eixo y.
Você só conhece os valores de 0 a 1 e, basicamente, as funções de limiar são muito
simples, digite uma função em que, se o valor for inferior a zero, então, o livre.
Obrigado ssion passa em zero.
Se o valor for superior a zero ou igual a zero, a função de limiar irá aparecer em um 1.
Então, é basicamente tipo de sim, sem nenhum tipo de função.
Muito, muito direto.
Muito tipo de tipo rígido de função sim ou não.
Não há outras opções.
Então, você vai.
É assim que funciona.
Função muito simples.
Vamos passar para algo um pouco mais complexo.
Agora, esta fórmula sigmoidal fórmula muito interessante que temos aqui, você verá agora que existe uma divisão
por mais uma.
O poder de menos X, enquanto que neste caso, é claro, X é o valor das somas da forma que somas.
E sim, sim.
Então, é assim que o sigmoide se parece.
É uma função que é usada na regressão logística.
Se você se lembra do curso de aprendizado da máquina.
Então, o que é bom sobre esta função é que é suave.
Ao contrário da função virtual.
Este não tem as curvas em sua curva e, portanto, é apenas uma progressão gradual agradável e suave.
Então qualquer coisa abaixo de 0 é exatamente como cai acima de zero.
Ele age aproximado para um e esta função sigmoide é muito útil na Lehren final, a camada de
saída.
Especialmente quando você está tentando prever probabilidades.
E veremos isso ao longo do curso.
E então, temos a função de retificador da função de retificador mesmo que tenha uma torção
é uma das funções mais populares para redes neurais artificiais, portanto, ele é todo zero para zero é zero.
longo do curso, veremos isso em outros tutoriais de intuição e também veremos como usamos essa função no lado prático do curso e
Eu vou comentar sobre isso um pouco mais em alguns slides a partir de agora.
E então, a partir daí, progride gradualmente à medida que o valor de entrada também aumenta e veremos
que, ao
Então, lembre-se de que a função de fogo direto é uma das funções mais utilizadas nas redes neurais artificiais.
E, finalmente, temos mais uma função sobre a qual você provavelmente vai ouvir.
É a função tangente hiperbólica.
É muito semelhante à função sigmoide, mas aqui a função tangente hiperbólica fica abaixo de zero, de modo que os valores
variam de 0 a 1 ou aproximadamente 2 1 e vão de zero a menos 1 no outro lado.
E isso pode ser útil em algumas aplicações.
Então, não vamos entrar em profundidade demais em cada uma dessas funções. Eu queria apenas conhecê-las para que
você conhecesse o que elas pareciam e o que elas chamam.
Se você gostaria de obter alguma leitura adicional, então verifique este artigo por um lote de 75 anos.
Você muito chamado Deep sparse retifica o papel das redes neurais 2000.
E lá você descobrirá exatamente por que a função de retificador é uma função tão valiosa porque é
tão popularmente usado.
Mas, no entanto, por enquanto, nós realmente não precisamos saber todas essas coisas.
Por enquanto, vamos começar a aplicá-los, e você começa a usá-los cada vez mais.
E então, quando você se sente confortável com o lado prático das coisas, você pode ir e se referir a
este artigo e então você poderá absorver esse conhecimento muito mais rápido e terá muito mais sentido.
Mas tenha em mente que, quando estiver pronto quando sentir que está pronto, você pode
ir e pesquisar papel e obter algum conhecimento valioso deles.
Então, apenas para recapitular rapidamente, temos a função de ativação do limiar que é como essa a função de ativação
sigmoide que se parece com isso.
Nós temos a função de retificador e temos a função tangente hiperbólica e agora para
concluir este tutorial. Vamos fazer alguns exercícios, então apenas faça dois exercícios rápidos para ajudar esse conhecimento a entrar.
Então, primeiro, temos um exemplo aqui de uma rede neural de apenas um neurônio e, de imediato, a
camada de saída.
E a questão é assumir que sua variável dependente é binária. Então, é 0 ou 1 qual função de
limite você usaria.
Então, fora dos que discutimos, temos uma função de limiar, a função sigmoid da função
retificadora e a função tangente hiperbólica está em suas formas de rolo, quais você
seria capaz de usar para uma variável binária.
ESTÁ BEM.
Então, as respostas aqui são duas opções com as quais podemos abordar isso.
Portanto, uma é a função de ativação do limite, porque sabemos que está entre 0 e 1 e nos dá 0 guarda-chuvas de Anderson
e então, de outra forma, isso lhe dá uma vez que só pode dar-lhe dois valores.
Ele se adapta perfeitamente a este requisito perfeitamente e, portanto, você poderia dizer que é igual à função de limiar
de seu alcance para alguns e é isso.
E no segundo caso que você poderia usar é a função de ativação sigmoide.
Na verdade, também está entre 0 e 1 exatamente o que precisamos.
Mas ao mesmo tempo que você quer é apenas um direito, então você não é exatamente o que
precisamos, mas neste caso, você poderia usá-lo, como é a probabilidade de Y ser sim ou não.
Então, queremos que Y seja 0 1, mas, em vez disso, diremos que a função de ativação simon da
função sigmoide nos diz se a probabilidade de Y ser igual a 1.
Então, basicamente, quanto mais perto você chegar ao topo, mais provável é que este seja realmente um ou um sim, e
não um não.
E sim, isso é muito parecido com a abordagem de regressão logística.
E esses são apenas dois exemplos.
Se você tem uma variável binária.
Agora vamos dar uma olhada em outra aplicação prática.
Vamos dar uma olhada em como tudo isso iria jogar se tivéssemos em seu todo natural, como este.
Então, na primeira camada, temos algumas entradas.
Eles são enviados para a nossa primeira camada oculta e, em seguida, uma função de ativação é aplicada.
E, geralmente, o que você aplicaria aqui e o que você verá ao longo do Scorsese aplicará uma
função de ativação de retificador para que pareça ser assim.
camada de saída onde a função de ativação sigmoid seria aplicada e essa seria a nossa saída final.
Aplicamos a função de ativação do retificador e, a partir daí, os sinais serão transmitidos para a
E isso poderia prever uma probabilidade, por exemplo, então essa combinação será
bastante comum em que, nas camadas ocultas, aplicamos a função retificadora e, em seguida, a saída, aplicamos a função sigmoid.
Então vamos lá.
Espero que você tenha gostado deste tutorial agora que você está bastante bem versado em quatro tipos
diferentes de funções de ativação e você terá alguma experiência prática com eles ao longo deste curso, será usá-los em
todo o lugar para que você conheça-os intimamente e você deve estar bastante à vontade
com eles.
Mas, por enquanto, esse é o conhecimento que você precisa para progredir e entender o que ele vai estar
acontecendo mais abaixo neste curso.
E, naquela nota, espero vê-lo na próxima vez.
Até então, aproveite a aprendizagem.