Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Pag-andar ng Aktibidad?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang pagpapaandar ng activation
Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Pag-andar ng Aktibidad?
Ang isang function ng activation ay ang pag-andar sa isang artipisyal na neuron na naghahatid ng isang output batay sa mga input. Ang pag-andar ng pag-activate sa mga artipisyal na neuron ay isang mahalagang bahagi ng papel na ginagampanan ng artipisyal na mga neuron sa mga modernong artipisyal na neural network.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang pagpapaandar ng activation
Ang isang paraan upang maunawaan ang pagpapaandar ng pag-activate ay ang pagtingin sa isang visual na "modelo" ng artipisyal na neuron. Ang pagpapaandar ng activation ay nasa "dulo" ng istruktura ng neural, at halos katumbas ng axon ng isang biological neuron.
Ang isa pang paraan upang maunawaan ito ay ang pagtingin sa terminolohiya sa paligid ng paggamit nito. Ang mga propesyonal sa IT ay pinag-uusapan ang pagpapaandar ng pag-activate kapag tinalakay ang alinman sa isang binary output - alinman sa isang 1 o isang 0 - o isang function na grap ng isang hanay ng mga output batay sa mga input. Sa mga kasong ito, ang mga propesyonal sa IT at iba pa ay madalas na gumagamit ng mga salitang "transfer function" at "function ng pag-activate" nang palitan, bagaman ang function ng paglilipat ay mas madalas na nauugnay sa graph na sinusuri ang isang hanay ng mga output. Ang iba't ibang mga pag-andar ay gumagabay sa output na sinala ng mga layer ng neural network hanggang sa panghuling output ng mga neuron o node.
Mahalaga rin na makilala sa pagitan ng mga pag-andar ng pag-andar na hindi linear. Kung saan ang mga pag-andar ng pag-activate ng linear ay nagpapanatili ng isang pare-pareho, hindi-linear na pag-andar ng pag-activate na lumikha ng higit na pagkakaiba-iba na gumagamit ng pagbuo ng neural network. Ang mga pag-andar tulad ng sigmoid at ReLU ay karaniwang ginagamit sa mga neural network upang makatulong na makabuo ng mga nagtatrabaho na modelo.
