सक्रियण कार्य तंत्रिका नेटवर्क के आवश्यक घटक हैं। वे अपने इनपुट के आधार पर एक न्यूरोन के उत्पादन को निर्धारित करते हैं, जिससे नेटवर्क को जटिल पैटर्न सीखने में सक्षम बनाया जा सकता है। यह लेख बताता है कि सक्रियण कार्य चरण-दर-चरण की गणना कैसे की जाए।

सक्रियण कार्य को समझना

सक्रियण कार्य इनपुट संकेतों को आउटपुट में बदल देते हैं जो बाद की परतों द्वारा इस्तेमाल किया जा सकता है। आम कार्यों में सिग्मोइड, तान्ह और Relu शामिल हैं। प्रत्येक में अद्वितीय गुण होते हैं जो सीखने की प्रक्रिया को प्रभावित करते हैं।

सिग्मोइड फंक्शन की गणना

सिग्मोइड फ़ंक्शन को f(x) = 1 / (1 + e]-x]]]] के रूप में परिभाषित किया गया है। इसकी गणना करने के लिए:

  • x के मूल्य को इनपुट करें।
  • -x के एक्सपेन्शियल की गणना करें।
  • इस एक्सोनेंशियल में 1 जोड़ें।
  • 1 को आउटपुट प्राप्त करने के परिणामस्वरूप विभाजित करें।

Relu समारोह की गणना

Rectified Linear Unit (ReLU) सरल है: f(x) = अधिकतम(0, x). गणना करने के लिए:

  • x के मूल्य को इनपुट करें।
  • यदि x 0 से अधिक है, तो आउटपुट x.
  • यदि x 0 से कम या बराबर है, तो आउटपुट 0।

टैन फंक्शन की गणना

हाइपरबोलिक स्पर्शरेखा f(x) = (e x]] - e]] -x]]]] -x]]]x]] + e]]-x]]]]]]]]]]]]]]. compute:

  • Calculate e x और e]]-x]]]
  • Subtract e]-x from e]x]]].
  • E-FLT:0] x x और e]]-x]]]
  • आउटपुट प्राप्त करने के लिए योग द्वारा अंतर को विभाजित करें।