Hola y bienvenidos al curso de aprendizaje profundo.
Muy bien, hoy estamos hablando de la función de activación.
Vamos directamente a eso.
Así que aquí es donde lo dejamos anteriormente, hablamos sobre la estructura de una neurona.
Entonces, ahí está, en el medio, sabemos que tiene algunos valores de entrada que vienen, tiene algunos
pesos, luego se suma el camino para calcular la forma en que algunas de esas entradas y luego aplicar la función de
activación en el paso 3.
y entonces de eso estamos hablando. Estamos hablando del valor que se va a pasar.
Transmite la señal para el próximo año
Entonces, estamos hablando de la función de activación que se está aplicando.
Entonces, ¿qué opciones tenemos para la función de activación?
Bueno, vamos a ver cuatro tipos diferentes de funciones de activación entre las que puede elegir.
Por supuesto, hay más tipos diferentes de funciones de activación, pero estas son las
predominantes de las que escuchará y que usaremos en este curso.
Entonces aquí está la función de umbral.
Esto es lo que parece.
Entonces, en el eje x tienes las entradas ponderadas en el eje y.
Usted acaba de conocer los valores de 0 a 1 y básicamente las funciones de umbral son
muy simples, escriba una función donde si el valor es menor que cero, entonces la libre.
Gracias ssion pasa a cero.
Si el valor es mayor que cero o igual a cero, la función de umbral se pone en a 1.
Así que básicamente es como si no hubiera ningún tipo de función.
Muy, muy directo.
Muy parecido al tipo rígido de función, sí o no.
No hay otras opciones
Ahí vas.
Asi es como funciona.
Función muy simple.
Pasemos a algo un poco más complejo.
Ahora bien, esta función sigmoidea es una fórmula muy interesante que tenemos aquí. Verás ahora que hay una división por
uno más cada uno.
El poder de menos X, mientras que en este caso, por supuesto, X es el valor de las sumas del camino que se suman.
Y así que sí.
Así que esto es lo que parece el sigmoide.
Es una función que se usa en la regresión logística.
Si recuerdas del curso de aprendizaje automático.
Entonces, lo bueno de esta función es que es suave.
A diferencia de la función virtual.
Éste no tiene esos dobleces en su curva y, por lo tanto, es una progresión gradual agradable y suave.
Entonces, cualquier cosa por debajo de 0 es como caer por encima de cero.
Actúa aproximándose a uno y esta función sigmoidea es muy útil en la capa de salida final de
Lehren.
Especialmente cuando intentas predecir probabilidades.
Y lo veremos durante todo el curso.
Y luego tenemos la función de rectificador rectificador de función a pesar de que tiene una
torcedura es una de las funciones más populares para redes neuronales artificiales por lo que va hasta cero es cero.
del curso veremos eso en otros tutoriales de intuición y también veremos cómo usamos esta función en el lado práctico del curso y
Voy a comentar sobre esto un poco más en algunas diapositivas a partir de ahora.
Y a partir de ahí, progresa gradualmente a medida que aumenta el valor de entrada y veremos que a
lo largo
Así que recuerde que la función de fuego directo es una de las funciones más utilizadas en redes neuronales artificiales.
Y finalmente tenemos una función más de la que probablemente sabrá hablar.
Es la función de la tangente hiperbólica.
Es muy similar a la función sigmoidea, pero aquí la función de la tangente hiperbólica va por debajo de cero, por lo que los
valores van de 0 a 1 o aproximadamente 2 1 y pasan de cero a menos 1 en el otro lado.
Y eso puede ser útil en algunas aplicaciones.
Por lo tanto, no vamos a profundizar en cada una de estas funciones. Solo quería familiarizarlas
con ellas para que sepan cómo son y cómo se llaman.
Si desea obtener lecturas adicionales, consulte este artículo en un lote de 75 años.
¿Ha llamado mucho Deep Deep dispersa redes neuronales 2000 papel.
Y allí sabrá exactamente por qué la función del rectificador es una función tan valiosa por qué se
usa tan popularmente.
Pero, de todos modos, por ahora no necesitamos saber todas esas cosas.
Por ahora, vamos a comenzar a aplicarlos, y cada vez los usamos más y más.
Entonces, cuando se sienta cómodo con el aspecto práctico de las cosas, puede ir y consultar este
documento y luego podrá asimilar ese conocimiento mucho más rápido y tendrá mucho más sentido.
Pero ten esto en cuenta que cuando estés listo cuando sientas que estás listo, entonces puedes ir
a la investigación y obtener un valioso conocimiento de ellos.
Así que solo para recapitular rápidamente tenemos la función de activación de umbral que funciona así: la función de
activación sigmoidea que se ve así.
Tenemos la función de rectificador y tenemos la función de tangente hiperbólica y ahora para finalizar
este tutorial Hagamos rápidamente algunos ejercicios, así que hagamos dos ejercicios rápidos para ayudar a que ese conocimiento se hunda.
Así que lo primero es que tenemos un ejemplo aquí de una red neuronal de una sola neurona y de inmediato la
capa de salida.
Y la pregunta es suponer que su variable dependiente es binaria. Por lo tanto, es 0 o 1 qué función
de umbral usaría.
Así que, de los que hemos discutido, tenemos una función de umbral, la función sigmoide,
la función rectificadora y tenemos la función de tangente hiperbólica en sus formas de
rollo, cuáles podría usar para una variable binaria.
DE ACUERDO.
Entonces, las respuestas aquí son dos opciones con las que podemos abordar esto.
Entonces, una es la función de activación del umbral porque sabemos que está entre 0 y 1 y nos da 0 paraguas
Anderson y luego, si no, te da una vez que solo puede darte dos valores.
Se ajusta perfectamente a este requisito perfectamente y por lo tanto usted podría decir que y es igual a la función de umbral
de su influencia para algunos y eso es todo.
Y en el segundo caso que podría usar es la función de activación sigmoidea.
De hecho, también es entre 0 y 1 justo lo que necesitamos.
Pero, al mismo tiempo, lo que desea es solo un derecho, por lo que no es exactamente lo que
necesitamos, pero en este caso puede usarlo como la probabilidad de que Y sea sí o no.
Entonces queremos que Y sea 0 1, pero en su lugar diremos que la función de activación Simoun de la función sigmoidea
nos dice si nos indicaría la probabilidad de que Y sea igual a 1.
Así que, básicamente, cuanto más cerca se llega a la cima, más probable es que esto sea de hecho uno o un sí en
lugar de un no.
Y sí, eso es muy similar al enfoque de regresión logística.
Y esos son solo dos ejemplos.
Si tienes una variable binaria
Ahora echemos un vistazo a otra aplicación práctica.
Echemos un vistazo a cómo se llevaría a cabo todo esto si tuviéramos todo lo natural de esta manera.
Entonces en la primera capa tenemos algunas entradas.
Se envían a nuestra primera capa oculta y luego se aplica una función de activación.
Y por lo general, lo que aplicaría aquí y lo que verá a lo largo de Scorsese aplicará una
función de activación del rectificador para que se vea algo así.
capa de salida donde se aplicaría la función de activación sigmoidea y esa sería nuestra salida final.
Aplicamos la función de activación del rectificador y desde allí las señales se transmitirán a la
Y eso podría predecir una probabilidad, por ejemplo, así que esta combinación va
a ser bastante común cuando en las capas ocultas aplicamos la función rectificadora y luego emitimos allí aplicamos la función sigmoidea.
Entonces ahí vamos
Espero que hayas disfrutado este tutorial ahora que eres bastante versado en cuatro tipos diferentes de funciones
de activación y que obtendrás algunas manos de la experiencia práctica con ellos a lo largo de este curso; los
usarás por todas partes para que puedas conocerlos bastante íntimamente. y deberías estar bastante cómodo
con ellos.
Pero por ahora, este es el conocimiento que necesita para progresar y comprender lo que va a suceder más
adelante en este curso.
Y en esa nota, espero verte la próxima vez.
Hasta entonces disfruta el aprendizaje.