Искусственная нейронная сеть моделируется по образцу собственной нейронной архитектуры мозга (ANN). Цель искусственных нейронных сетей (ИНС) — смоделировать, как человеческий мозг адаптируется и совершенствуется в результате получения новой информации и обстоятельств. Сеть нейронов, соединенных аксональными связями, как те, что наблюдаются в миллиардах нейронов человеческого мозга, составляют ИНС.

Эти нейроны общаются друг с другом через синапс, промежуток между двумя нейронами, через который могут проходить электрические импульсы. Приближаясь к моделированию мозга, ИНС может научиться эффективно работать на основе опыта без какого-либо вмешательства человека.

Термин «искусственная нейронная сеть» (ИНС) часто используется для обозначения ИНС из-за их сложности и способности обрабатывать огромные объемы данных для представления знаний (ИНС). Биологическая нейронная система обладает способностью к обучению, устойчивостью, нелинейностью, высоким параллелизмом, отказоустойчивостью, способностью обрабатывать неточные и неоднозначные входные данные и обобщать.

Известные институты теперь предлагают онлайн-курс по науке о данных.

ЧТО ТАКОЕ ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ В НЕЙРОННОЙ СЕТИ?

Как мы показали, ИНС являются неотъемлемыми компонентами многих новаторских новых архитектур. В чем превосходство искусственных нейронных сетей (ИНС) в решении практических задач?

Для чего используются функции активации? Функции активации - правильное решение.

Для выполнения сложных вычислений на запутанных уровнях ИНС используются функции активации (AF), результаты которых в конечном итоге отправляются на выходной уровень сети. Основная цель AF — дополнить нейронную сеть нелинейными функциями.

Это сделано для того, чтобы глубокие сети могли легче изучать полиномы более чем одной степени сложности, что является шагом к более сложным приложениям. Обратное распространение в нейронных сетях в значительной степени зависит от AF из-за их различимости.

ВИДЫ ФУНКЦИЙ АКТИВАЦИИ

1. Сигмовидная функция

Нелинейные функции активации (AF), такие как сигмовидная функция, часто используются в сетях прямого распространения, которые являются разновидностью ANN. Любые положительные производные этой дифференцируемой вещественной функции в той или иной степени сглаживаются. Модели глубокого обучения используют сигмовидные функции в выходном слое для обеспечения вероятностных прогнозов. В алгоритмах обучения часто используются сигмовидные производные. График сигмовидной функции имеет вид буквы S.

Некоторыми из основных недостатков архитектуры сигмовидной функции являются насыщение градиента, медленная сходимость, большие влажные градиенты при обратном распространении от более глубоких скрытых слоев к входным слоям и ненулевой центрированный вывод, который заставляет обновления градиента распространяться в противоположных направлениях.

2. Гиперболическая касательная функция (Tanh)

Мы можем думать о функции «tanh» как о гиперболической версии тангенса. — Эта функция, более гладкая и с центром в нуле, имеет диапазон ровно 1.

При обучении многослойных нейронных сетей функция тангенса предпочтительнее сигмовидной из-за ее более высокой производительности. Функция tanh полезна для обратного распространения нейронных связей, поскольку она производит вывод с нулевым центром. Функция tanh широко используется в рекуррентных нейронных сетях для НЛП и задач распознавания речи.

Как и сигмовидная функция, функция тангенса ограничена тем, что не может решать проблему убывающего градиента. Можно легко проверить, что, когда вход равен нулю, функция тангенса имеет градиент, равный единице (x равен нулю). Это означает, что вычисление может привести к гибели некоторых нейронов.

3. Функция Softmax

Функция softmax, вариант AF, используется нейронными сетями для определения распределения вероятностей. Эта функция возвращает число от 0 до 1 с вероятностью 1. Эта функция предоставляет вероятности для каждого класса в моделях с несколькими классами, при этом наибольшая вероятность относится к классу, который нас больше всего интересует. Почти все архитектуры DL используют их в своих конечных выходных слоях. Softmax используется для многомерной классификации, тогда как сигмовидные и наивные AF используются для бинарной классификации.

4. Функция Softsign

Еще одним AF в вычислениях на нейронных сетях является функция softsign. Несмотря на его основное использование в задачах регрессионных вычислений, он все чаще используется в приложениях для преобразования текста в речь на основе глубокого обучения, что будет продолжаться в будущем. Функция softsign превосходит функцию tanh с точки зрения сходимости, поскольку она является полиномиальной, а не экспоненциальной.

Стоимость курса по науке о данных может достигать 4 000 индийских рупий.

5. Функция выпрямленной линейной единицы (ReLU)

Одна из самых популярных AF, используемых в моделях DL, выпрямленная линейная единица (ReLU) представляет собой быстро обучающуюся AF, которая может обеспечить современную производительность и исключительные результаты с использованием соответствующих инструментов. Когда дело доходит до глубокого обучения, функция ReLU превосходит и обобщает лучше, чем другие AF, такие как сигмовидная и тангенциальная. Методы градиентного спуска обеспечивают почти линейную функцию, которая поддерживает характеристики линейных моделей. Для каждого входного элемента выполняется пороговая операция, которая сбрасывает все значения ниже нуля до нуля.

Сбрасывая входные данные со значениями меньше нуля до нуля, эта функция решает проблему исчезновения градиентов, которая мешала более ранним функциям активации (сигмоид и тангенс).

Поскольку функция ReLU устраняет требования к экспоненциалам и делениям, это приводит к более быстрому времени вычислений. Ключевым свойством функции ReLU является разреженность, которую она вносит в скрытые единицы, сжимая значения от 0 до максимума.

6. Функция экспоненциальных линейных единиц (ELU)

Экспоненциальные линейные единицы (ELU) — это AF, которые можно использовать для быстрого ускорения процесса обучения нейронной сети (точно так же, как функция ReLU). Функция ELU предлагает потенциальное решение проблемы исчезающего градиента, а также может повысить способность модели к обучению.

Отрицательные значения, найденные в ELU, помогают приблизить средний уровень активации к нулю, что упрощает вычисления и ускоряет обучение. ELU — замечательная альтернатива методу ReLU, поскольку он уменьшает сдвиг смещения, сводя среднюю активацию к нулю во время обучения.

Несколько известных институтов в крупных городах предлагают курс по науке о данных в Индии.