Bună ziua și bun venit înapoi la cursul de învățare profundă.
În regulă astăzi vorbim despre funcția de activare.
Să intrăm direct în ea.
Deci, aici ne-am oprit anterior, am vorbit despre structura unui neuron.
Deci, acolo este în mijloc știm că are unele valori de intrare care vin în ea are
unele greutăți, apoi se adaugă modul de a calcula modul în care unele dintre aceste intrări și apoi se aplică funcția de
activare în pasul 3.
Acesta transmite semnalul până în anul următor și apoi despre asta vorbim astăzi despre
valoarea ce urmează a fi trecută.
Deci vorbim de funcția de activare care se aplică.
Deci, ce opțiuni avem pentru funcția de activare.
Ei bine, vom analiza patru tipuri diferite de funcții de activare de care puteți alege.
Desigur, există mai multe tipuri diferite de funcții de activare, dar acestea sunt cele predominante pe
care le veți auzi și despre care vom folosi acest curs.
Deci, aici este funcția de prag.
Asa arata.
Deci, pe axa x aveți cântărite câteva intrări pe axa y.
Numai tu stii valorile de la 0 la 1 si practic functiile prag sunt foarte simple
tip o functie in cazul in care valoarea este mai mica decat zero atunci libera.
Multumesc Ssion trece la zero.
Dacă valoarea este mai mare de zero sau egală cu zero, atunci funcția prag pusses pe a 1.
Deci este un fel de funcții ca da.
Foarte foarte simplu.
Foarte un fel de tip rigid de funcție, fie da, fie nu.
Nu există alte opțiuni.
Deci te duci acolo.
Așa funcționează.
Funcție foarte simplă.
Să trecem la ceva mai complex.
Acum, această funcție sigmoidă este o formulă foarte interesantă pe care o vedem aici, veți vedea că acum există o diviziune de câte
unul plus fiecare.
Puterea lui minus X, în timp ce în acest caz, desigur, X este valoarea sumelor modului în care sumează.
Și așa da.
Așa arată sigmoidul.
Este o funcție care este utilizată în regresia logistică.
Dacă vă amintiți din cursul de învățare a mașinilor.
Deci, ce este bun despre această funcție este că este netedă.
Spre deosebire de funcția virtuală.
Aceasta nu are acele curbe în curbă și, prin urmare, este doar o progresie progresivă și plăcută.
Deci nimic sub 0 este la fel ca și picăturile deasupra zero.
Acționează aproximat față de una și această funcție sigmoid este foarte utilă în stratul final de ieșire Lehren.
Mai ales când încercați să prezicați probabilități.
Și vom vedea asta pe toată durata cursului.
Apoi, avem funcția de redresor a funcției redresorului, chiar dacă are o răscruce este
una dintre cele mai populare funcții pentru rețelele neuronale artificiale, așa că merge până la zero este zero.
Apoi, de acolo progresează treptat, pe măsură ce crește și valoarea de intrare și vom vedea că pe parcursul cursului vom vedea
că în alte tutoriale de intuiție și vedem de asemenea cum folosim această funcție
în partea practică a cursului și Voi comenta acest lucru un pic mai mult în câteva diapozitive de
acum.
Așa că amintiți-vă că funcția de foc direct este una dintre cele mai utilizate funcții în rețelele neuronale artificiale.
Și în sfârșit avem o funcție pe care probabil o veți auzi.
Este funcția hiperbolică tangentă.
Este foarte similar cu funcția sigmoidă, dar aici funcția hiperbolică tangentă se află sub zero, astfel încât valorile variază de la
0 la 1 sau aproximativ 2 1 și merg de la zero la minus 1 pe cealaltă parte.
Și acest lucru poate fi util în unele aplicații.
Deci, nu vom merge prea mult în fiecare dintre aceste funcții, am vrut doar să vă familiarizez cu
ei, astfel încât să știți cum arată și cum se numește.
Dacă doriți să obțineți o lectură suplimentară, atunci verificați această lucrare cu un lot de 75 de ani.
V-ați numit foarte mult Deep sparse rectifică hârtia rețelelor neuronale 2000.
Și acolo veți afla exact de ce funcția de redresor este o funcție atât de valoroasă pentru care este atât de folosită
în mod obișnuit.
Dar, totuși, deocamdată nu avem nevoie să cunoaștem toate aceste lucruri.
Pentru moment, vom începe să le aplicăm, pe care le începeți să le folosiți din ce în ce mai mult.
Și atunci când vă simțiți confortabil cu aspectul practic al lucrurilor, atunci puteți merge și vă puteți referi la această lucrare și apoi
veți putea să vă îmbogățiți în cunoașterea aceasta mult mai rapid și veți avea mult mai multă sens.
Dar trebuie doar să țineți cont de faptul că atunci când sunteți gata atunci când simțiți că sunteți gata, atunci puteți
merge și cercetați hârtie și obțineți niște cunoștințe valoroase de la ei.
Deci, doar pentru a recapita rapid avem funcția de activare a pragului care merge astfel ca funcția de
activare sigmoid care arată astfel.
Avem funcția de redresor și avem funcția hiperbolică tangentă și acum pentru a termina acest tutorial
Să facem rapid câteva exerciții, așa că faceți doar două exerciții rapide pentru a ajuta acea cunoaștere să se scufunde.
Primul este că avem un exemplu aici despre o rețea neuronală de un singur neuron și imediat stratul
de ieșire.
Iar întrebarea presupune că variabila dependentă este binară Deci, este 0 sau 1 la care funcția de
prag ai folosi.
Deci, dintre cei pe care le-am discutat avem o funcție de prag, funcția sigmoidă a
funcției redresoare și avem funcția hiperbolică tangentă în formularele sale pe role pe care
le-ați putea folosi pentru o variabilă binară.
O.K.
Deci, răspunsurile de aici sunt două opțiuni pe care le putem aborda.
Deci, unul este funcția de activare a pragului, deoarece știm că este între 0 și 1 și ne dă umbrele Anderson și
atunci altfel vă dă o singură dată când vă poate da doar două valori.
Aceasta se potrivește perfect perfect acestei cerințe și, prin urmare, ați putea spune că y este egală cu funcția de prag a
influenței dvs. pentru unii și asta este.
Și în al doilea caz pe care l-ați putea folosi este funcția de activare sigmoidală.
Este, de fapt, între 0 și 1 doar ceea ce avem nevoie.
Dar în același timp doriți să aveți doar un drept, astfel încât nu este exact ceea ce avem nevoie, dar
în acest caz pe care îl puteți folosi, ca și probabilitatea ca Y să fie da sau nu.
Deci vrem ca Y să fie 0 1, dar în schimb vom spune că funcția sigmoidă a funcției Simoun de activare ne
spune dacă ne va spune despre probabilitatea ca Y să fie egal cu 1.
Deci, cu cât sunteți mai aproape de vârf, cu atât este mai probabil ca acesta să fie într-adevăr unul sau mai mult
decât unul nu.
Și da, așa este foarte asemănător cu abordarea logistică de regresie.
Și acestea sunt doar două exemple.
Dacă aveți o variabilă binară.
Acum, să aruncăm o privire la o altă aplicație practică.
Să aruncăm o privire la modul în care s-ar juca toate astea dacă am avea în toate aceste lucruri naturale.
Deci, în primul strat avem câteva intrări.
Ele sunt trimise la primul nostru strat ascuns și apoi este activată o funcție de activare.
Și, de obicei, ceea ce ați aplica aici și ceea ce veți vedea pe parcursul Scorsese va aplica o
funcție de activare a redresorului, astfel încât ar arăta așa ceva.
Aplicăm funcția de activare a redresorului și apoi de acolo semnalele vor fi transmise pe stratul de ieșire
unde se va aplica funcția de activare sigmoidală și aceasta ar fi rezultatul nostru final.
Și acest lucru ar putea prezice o probabilitate de exemplu, astfel încât această combinație va
fi destul de comună în cazul în care în straturile ascunse vom aplica funcția de redresor și apoi de ieșire acolo vom aplica funcția sigmoid.
Așa că mergem.
Sper că v-ați bucurat de acest tutorial acum sunteți destul de bine versat în patru tipuri diferite de funcții de
activare și veți obține unele mâini pe experiența practică cu ei pe tot parcursul acestui curs va fi folosirea lor peste tot, astfel
încât veți ajunge să-i cunoască destul de intim și ar trebui să fii destul de confortabil cu
ei.
Dar, pentru moment, aceasta este cunoașterea pe care trebuie să o progresați și să înțelegeți ce se va întâmpla mai
departe în acest curs.
Și în acea notă aștept cu nerăbdare să vă văd data viitoare.
Până atunci, bucurați-vă de învățare.