कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण फ़ंक्शन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो यह निर्धारित करने में एक महत्वपूर्ण तत्व के रूप में कार्य करते हैं कि न्यूरॉन को सक्रिय किया जाना चाहिए या नहीं। सक्रियण कार्यों की अवधारणा की तुलना वास्तव में मानव मस्तिष्क में न्यूरॉन्स की सक्रियता से की जा सकती है। जिस तरह मस्तिष्क में एक न्यूरॉन प्राप्त इनपुट के आधार पर सक्रिय होता है या निष्क्रिय रहता है, उसी तरह एक कृत्रिम न्यूरॉन का सक्रियण फ़ंक्शन यह निर्धारित करता है कि इनपुट के भारित योग के आधार पर न्यूरॉन को सक्रिय किया जाना चाहिए या नहीं।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में, सक्रियण फ़ंक्शन मॉडल में गैर-रैखिकता का परिचय देता है, जिससे नेटवर्क को डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों को सीखने की अनुमति मिलती है। यह गैर-रैखिकता नेटवर्क के लिए जटिल कार्यों को प्रभावी ढंग से अनुमानित करने के लिए आवश्यक है।
गहन शिक्षण में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले सक्रियण कार्यों में से एक सिग्मॉइड फ़ंक्शन है। सिग्मॉइड फ़ंक्शन एक इनपुट लेता है और इसे 0 और 1 के बीच की सीमा में स्क्वैश करता है। यह व्यवहार एक जैविक न्यूरॉन की फायरिंग के समान है, जहां न्यूरॉन या तो फायर करता है (1 के करीब आउटपुट) या निष्क्रिय रहता है (0 के करीब आउटपुट) आधारित इसे प्राप्त इनपुट पर।
एक अन्य व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला सक्रियण फ़ंक्शन रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट (ReLU) है। ReLU फ़ंक्शन सकारात्मक होने पर इनपुट को सीधे आउटपुट करके गैर-रैखिकता का परिचय देता है, और अन्यथा शून्य। यह व्यवहार मस्तिष्क में एक न्यूरॉन की फायरिंग की नकल करता है, जहां इनपुट सिग्नल एक निश्चित सीमा से अधिक होने पर न्यूरॉन फायर करता है।
इसके विपरीत, हाइपरबोलिक टैंगेंट (tanh) फ़ंक्शन जैसे सक्रियण फ़ंक्शन भी हैं, जो इनपुट को -1 और 1 के बीच की सीमा में विभाजित करता है। tanh फ़ंक्शन को सिग्मॉइड फ़ंक्शन के स्केल किए गए संस्करण के रूप में देखा जा सकता है, जो मजबूत ग्रेडिएंट प्रदान कर सकता है गहरे तंत्रिका नेटवर्क को अधिक कुशलता से प्रशिक्षित करने में मदद करें।
कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में सक्रियण फ़ंक्शन को मस्तिष्क में जैविक न्यूरॉन्स के व्यवहार का एक सरलीकृत अमूर्तन माना जा सकता है। हालांकि सादृश्य सही नहीं है, यह गहन शिक्षण मॉडल में सक्रियण कार्यों की भूमिका को समझने के लिए एक वैचारिक ढांचा प्रदान करता है।
सक्रियण फ़ंक्शन कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में गैर-रैखिकता का परिचय देकर और यह निर्धारित करके एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं कि न्यूरॉन को प्राप्त इनपुट के आधार पर सक्रिय किया जाना चाहिए या नहीं। मस्तिष्क में न्यूरॉन्स की सक्रियता की नकल करने की सादृश्यता गहन शिक्षण मॉडल में सक्रियण कार्यों के कार्य और महत्व को समझने में मदद करती है।
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