Merhaba ve derin öğrenme kursuna hoş geldiniz.
Pekâlâ, bugünkü aktivasyon işlevi hakkında konuşuyoruz.
Hadi düz içine girelim.
Bu yüzden daha önce bıraktığımız yer, bir nöronun yapısı hakkında konuştukumuzdur.
Dolayısıyla ortada, bazı girdiler değerlerine sahip olduğunu biliyoruz, bazı ağırlıkları
var, o zaman bu girdilerin bazılarını hesaplama ve adım 3'te etkinleştirme işlevini uygulama
yolunu ekliyor.
ve bugün konuştuğumuz şey, üzerinden geçilecek olan değerden bahsediyoruz.
Gelecek sene sinyali veriyor
Dolayısıyla, uygulanmakta olan etkinleştirme işlevinden bahsediyoruz.
Peki, aktivasyon işlevi için ne gibi seçeneklerimiz var.
Seçebileceğiniz dört farklı etkinleştirme işlevine bakacağız.
Tabii ki daha farklı türde aktivasyon fonksiyonu var ama bunlar,
işiteneceğiniz ve bu derste kullanacağımız hakim olanlardır.
İşte eşik değeri işlevi.
İşte böyle görünüyor.
Yani x ekseni üzerinde, y ekseni üzerinde bazı girdilerin ağırlıklandırılmış olması gerekir.
Sadece 0'dan 1'e değerleri biliyorsunuz ve temelde eşik fonksiyonları çok basit
bir fonksiyontur, burada değer sıfırdan daha küçük ise o zaman serbesttir.
Teşekkürler ssion sıfır geçer.
Değer sıfırdan fazla ise veya sıfıra eşitse, eşik işlevi 1 üzerinde püskürtür.
Yani temel olarak tür evet hiçbir işlev türü gibi.
Çok basit.
Çok tür sert tipte bir işleve evet ya da hayır gibi.
Başka seçeneği yok.
Al işte ozaman, buyur.
İşte böyle çalışır.
Çok basit bir işlevi.
Biraz daha karmaşık bir şeye geçelim.
Şimdi bu sigmoid fonksiyonumuz çok ilginç bir formüldür, burada göreceksiniz ki bir artı birer
bölme var.
Eksi X'in gücü bu durumda elbette X toplamların toplamı olan toplamıdır.
Ve evet.
Yani sigmoid böyle görünüyor.
Lojistik regresyonda kullanılan bir işlevdir.
Makine öğrenme kursundan geri çağırırsanız.
Dolayısıyla bu işlev için iyi olan pürüzsüz olmasıdır.
Sanal işlevin aksine.
Bu eğrinin içinde bu sapıklık yok ve bu nedenle sadece güzel ve düzgün kademeli ilerleme var.
Yani 0'ın altındaki herhangi bir şey tıpkı sıfırların üstünde damlalar gibi.
Birine doğru yaklaşır ve bu sigmoid fonksiyon son çıktı Lehren'de çok yararlıdır.
Özellikle olasılıkları tahmin etmeye çalışırken.
Ve bunu ders boyunca göreceğiz.
Ve sonra bir döngü özelliği olan yapay sinir ağları için en popüler
işlevlerden biri olduğu halde doğrultucu fonksiyonu doğrultucu fonksiyonuna sahibiz, böylece sıfır olan her şey sıfırdır.
ve kursta başka sezim öğreticilerinde de görüldüğü gibi dersin pratik tarafında bu işlevi nasıl
kullandığımızı göreceğiz. Bundan sonra birkaç slaytta biraz daha yorum yapacağım.
Ve daha sonra girdi değeri de arttıkça oradan kademeli olarak ilerlediğini
görüyoruz
Dolayısıyla doğrudan ateş fonksiyonunun yapay sinir ağlarında en çok kullanılan fonksiyonlardan biri olduğunu unutmayın.
Ve sonunda muhtemelen duyacağınız bir işlevi daha var.
Hiperbolik teğet fonksiyonu.
Sigmoid işlevine çok benzer, ancak burada hiperbolik teğet işlevi sıfırın altına iner, böylece değerler 0'dan
1'e veya yaklaşık 2 1'e gider ve diğer taraftan sıfırdan eksi 1'e gider.
Ve bu, bazı uygulamalarda yararlı olabilir.
Dolayısıyla bu işlevlerin her biri üzerinde çok derinlemesine geçmeyeceğiz, sizi neye benzediğini
ve neye benzediğini bildiğiniz şekilde onlarla tanışmak istedim.
Biraz daha okumak istiyorsanız, bu makaleyi 75 yıla kadar kontrol edin.
Derin seyrek, sinirsel ağları düzelten 2000 makalesi var mı?
Ve burada doğrultucu işlevinin niçin bu kadar popüler olduğu için çok değerli bir işlev olduğunu tam
olarak öğreneceksiniz.
Fakat yine de şu an için tüm bu şeyleri bilmemiz gerekmiyor.
Şimdilik, bunları kullanmaya başlayacağınız bunları uygulamanıza devam edeceğiz. Onları daha çok ve daha fazla kullanmaya başlayacaksınız.
Ve böylece şeylerin pratik yüzü ile rahat hissederseniz, bu kağıda gidip bakabilir ve
o zaman bu bilgiye daha çabuk girebilir ve daha mantıklı olacaktır.
Ancak şunu unutmayın ki hazır olduğunda, hazır olduğunuzu hissettiğinizde kağıt
okuyup onlardan değerli bilgiler elde edebilirsiniz.
Dolayısıyla, hızlıca özetlemek için, benzeyen eşik aktivasyon fonksiyonuna sahip sigmoid aktivasyon
fonksiyonu buna benzer.
Doğrultucu fonksiyonumuz var ve hiperbolik teğet fonksiyonuna sahibiz ve şimdi bu öğreticiyi bitirmek
için birkaç egzersiz yapalım, bu yüzden bilgi sızıntısına yardımcı olmak için iki hızlı egzersiz yapalım.
Birincisi, burada sadece bir nöronun ve hemen çıkış katmanın sinir ağı
örneği var.
Ve soru bağımlı değişkeniniz ikili olduğu varsayılarak Yani 0 veya 1, hangi eşik
fonksiyonu kullanırsınız.
Konuştuğumuz şeylerin birçoğunda sigmoid fonksiyonu doğrultucu fonksiyonunu işler ve
ikili bir değişken için hangilerinin kullanabileceğini hangilerinin rulo
formlarındaki hiperbolik teğet fonksiyonuna sahibiz.
TAMAM.
Yani cevaplar burada, buna yaklaşabileceğimiz iki seçenek var.
Biri eşik aktivasyon işlevi çünkü 0 ve 1 arasında olduğunu biliyoruz ve bize 0 Anderson şemsiyesi veriyor
ve aksi halde size bir kez veriyor, size sadece iki değer verebilir.
Bu gereksinim kusursuz bir şekilde bu gereksinime uyuyor ve bu nedenle, y'nin bazılarına göre değişen eşik fonksiyonuna
eşit olduğunu söyleyebilirdiniz ve işte bu kadar.
Ve kullanabileceğiniz ikinci durumda sigmoid aktivasyon işlevi.
Aslında, ihtiyacımız olan şey 0 ile 1 arasındadır.
Ama aynı zamanda istediğiniz bir haktır, bu yüzden tam olarak ihtiyacımız olanı değilsiniz, ancak
bu durumda Y'nin evet ya da hayır olma olasılığı olduğu gibi kullanabileceğiniz durumda.
Yani Y'nin 0 1 olmasını isteriz, bunun yerine sigmoid fonksiyon Simoun aktivasyon fonksiyonunun
bize Y'nin 1'e eşit olma ihtimalini gösterip gösteremeyeceğini söyler.
Temel olarak, tepeye ne kadar yaklaştıkça, bunun gerçekten bir ya da evet olduğuna, bunun yerine bir hayır olmasına ne kadar
çok ihtimal veriyorsunuz.
Ve evet, bu, lojistik regresyon yaklaşımına çok benzer.
Ve bunlar sadece iki örnektir.
Eğer bir ikili değişkeniniz varsa.
Şimdi başka bir uygulamaya bir göz atalım.
Bütün doğal halinizde böyle olsaydı bunların hepsinin nasıl oynanacağına bir göz atalım.
Bu yüzden birinci katmanda bazı girdilerimiz var.
İlk gizli katmana gönderilir ve ardından bir etkinleştirme işlevi uygulanır.
Ve genelde burada ne başvururdunuz ve Scorsese'de göreceğiniz şey, bir doğrultucu aktivasyon
işlevi uygulayacak ve böyle bir şey görünecektir.
uygulandığı çıktı katmanına geçirilecek ve bu bizim nihai çıktı olacaktır.
Doğrultucu aktivasyon fonksiyonunu uyguluyoruz ve buradan sinyaller, sigmoid aktivasyon fonksiyonunun
Ve bu olasılığı önceden tahmin edebilir, bu yüzden bu
kombinasyon gizli katmanlarda doğrultucu fonksiyonunu uyguladığımız yerde ve daha sonra orada çıktığında sigmoid fonksiyonunu uygulayacağız.
İşte gidiyoruz.
Dört farklı türde etkinleştirme işlevinde oldukça iyi usta olduğunuzdan bu dersin tadını çıkardığınızdan
ve bu kurs boyunca onlarla pratik deneyim kazandıracağından ötürü onları her yerde kullanacaklarını umduğunuzdan emin
olun, böylece bunları oldukça yakından tanıma olanağına kavuşacaksınız ve onlarla oldukça rahat
olmalısın.
Ancak şimdilik, ilerlemeniz gereken ve bu derste daha da neler olacağını anlamanız
gereken bilgi budur.
Ve bu notta bir dahaki sefere görmeyi dört gözle bekliyorum.
O zamana kadar öğrenmenin tadını çıkarın.