অ্যাক্টিভেশন ফাংশন কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, একটি নিউরন সক্রিয় করা উচিত কিনা তা নির্ধারণে একটি মূল উপাদান হিসাবে কাজ করে। অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের ধারণাটিকে প্রকৃতপক্ষে মানুষের মস্তিষ্কে নিউরনের ফায়ারিংয়ের সাথে তুলনা করা যেতে পারে। ঠিক যেমন মস্তিষ্কের একটি নিউরন এটি প্রাপ্ত ইনপুটের উপর ভিত্তি করে আগুন দেয় বা নিষ্ক্রিয় থাকে, তেমনি একটি কৃত্রিম নিউরনের অ্যাক্টিভেশন ফাংশন নির্ধারণ করে যে ইনপুটগুলির ওজনযুক্ত যোগফলের উপর ভিত্তি করে নিউরন সক্রিয় করা উচিত কিনা।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের পরিপ্রেক্ষিতে, অ্যাক্টিভেশন ফাংশন মডেলটিতে অ-রৈখিকতার পরিচয় দেয়, যা নেটওয়ার্কটিকে ডেটাতে জটিল নিদর্শন এবং সম্পর্ক শিখতে দেয়। আনুমানিক জটিল ফাংশন কার্যকরভাবে নেটওয়ার্কের জন্য এই অ-রৈখিকতা অপরিহার্য।
গভীর শিক্ষায় সর্বাধিক ব্যবহৃত অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির মধ্যে একটি হল সিগমায়েড ফাংশন। সিগময়েড ফাংশনটি একটি ইনপুট নেয় এবং এটিকে 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি পরিসরে স্কোয়াশ করে। এই আচরণটি একটি জৈবিক নিউরনের ফায়ারিংয়ের অনুরূপ, যেখানে নিউরন হয় আগুন (1 এর কাছাকাছি আউটপুট) বা নিষ্ক্রিয় থাকে (0 এর কাছাকাছি আউটপুট) ভিত্তিক এটি প্রাপ্ত ইনপুট উপর.
আরেকটি বহুল ব্যবহৃত অ্যাক্টিভেশন ফাংশন হল রেক্টিফাইড লিনিয়ার ইউনিট (ReLU)। ReLU ফাংশন ধনাত্মক হলে সরাসরি ইনপুট আউটপুট করে অ-রৈখিকতার পরিচয় দেয় এবং অন্যথায় শূন্য। এই আচরণটি মস্তিষ্কে একটি নিউরনের ফায়ারিং অনুকরণ করে, যেখানে ইনপুট সংকেত একটি নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করলে নিউরন আগুন দেয়।
বিপরীতে, হাইপারবোলিক ট্যানজেন্ট (tanh) ফাংশনের মতো অ্যাক্টিভেশন ফাংশনও রয়েছে, যা ইনপুটকে -1 এবং 1-এর মধ্যে একটি রেঞ্জে স্কোয়াশ করে। ট্যানহ ফাংশনটিকে সিগময়েড ফাংশনের একটি স্কেলড সংস্করণ হিসাবে দেখা যেতে পারে, যা শক্তিশালী গ্রেডিয়েন্ট প্রদান করে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে প্রশিক্ষণে সহায়তা করে।
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কে সক্রিয়করণ ফাংশন মস্তিষ্কে জৈবিক নিউরনের আচরণের সরলীকৃত বিমূর্ততা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। যদিও সাদৃশ্যটি নিখুঁত নয়, এটি গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে সক্রিয়করণ ফাংশনের ভূমিকা বোঝার জন্য একটি ধারণাগত কাঠামো প্রদান করে।
অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে অ-রৈখিকতা প্রবর্তন করে এবং এটি যে ইনপুট প্রাপ্ত হয় তার উপর ভিত্তি করে একটি নিউরন সক্রিয় করা উচিত কিনা তা নির্ধারণ করে। মস্তিষ্কে নিউরনের ফায়ারিং অনুকরণ করার সাদৃশ্য গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে সক্রিয়করণ ফাংশনগুলির কাজ এবং গুরুত্ব বুঝতে সাহায্য করে।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর পাইথন এবং পাইটর্চের সাথে ইআইটিসি/এআই/ডিএলপিপি ডিপ লার্নিং:
- যদি কেউ একটি কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে রঙিন চিত্রগুলিকে চিনতে চায়, তবে ধূসর স্কেলের চিত্রগুলি পুনরায় চিহ্নিত করার সময় কি অন্য একটি মাত্রা যোগ করতে হবে?
- PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- নমুনার বাইরের ক্ষতি কি একটি বৈধতা ক্ষতি?
- একটি PyTorch চালিত নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল বা matplotlib ব্যবহারিক বিশ্লেষণের জন্য একটি টেনসর বোর্ড ব্যবহার করা উচিত?
- PyTorch কে কিছু অতিরিক্ত ফাংশন সহ একটি GPU তে চলমান NumPy এর সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- এই প্রস্তাবটি কি সত্য নাকি মিথ্যা "একটি শ্রেণীবিভাগ নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য ফলাফলটি ক্লাসের মধ্যে একটি সম্ভাব্যতা বন্টন হওয়া উচিত।"
- পাইটর্চে একাধিক জিপিইউতে গভীর শিক্ষার নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল চালানো কি খুব সহজ প্রক্রিয়া?
- একটি নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্ককে কি প্রায় 30 বিলিয়ন ভেরিয়েবলের একটি ফাংশনের সাথে তুলনা করা যেতে পারে?
- সবচেয়ে বড় কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক কি তৈরি?
- যদি ইনপুটটি নাম্পি অ্যারে সংরক্ষণকারী হিটম্যাপের তালিকা হয় যা ViTPose-এর আউটপুট এবং প্রতিটি নম্পি ফাইলের আকার [1, 17, 64, 48] শরীরের 17টি মূল পয়েন্টের সাথে সম্পর্কিত হয়, কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে?
Python এবং PyTorch এর সাথে EITC/AI/DLPP ডিপ লার্নিং-এ আরও প্রশ্ন ও উত্তর দেখুন