সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিটগুলিকে কেন অ-রৈখিক হিসাবে বিবেচনা করা হয়?

সংশোধিত রৈখিক ইউনিটগুলির (রেইলইউ) অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলিকে কেন অ-রৈখিক হিসাবে বিবেচনা করা হয়?

f (x) = max (0, x)

$f(x) = \max(0,x)$

এগুলি লিনিয়ার হয় যখন ইনপুটটি ইতিবাচক হয় এবং গভীর নেটওয়ার্কগুলির প্রতিনিধি শক্তি আনলক করার জন্য আমার বোঝার থেকে অ-লিনিয়ার অ্যাক্টিভেশনগুলি আবশ্যক, অন্যথায় পুরো নেটওয়ার্কটি একটি স্তর দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে।

neural-networks deep-learning

— আলি
সূত্র

এর আগেও অনুরূপ একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা হয়েছে: stats.stackexchange.com/questions/275358/… যদিও এটি সম্ভবত কোনও সদৃশ নয়

— আকসকল

আরএইলইউ হ'ল অন-লাইনের। আপনার অন্তর্দৃষ্টি সাহায্য করতে, 1 ইনপুট ইউনিট $x$ , 2 লুকানো ইউনিট $y_i$ , এবং 1 আউটপুট ইউনিট সহ একটি খুব সাধারণ নেটওয়ার্ক বিবেচনা করুন $z$ । এই সাধারণ নেটওয়ার্কের মাধ্যমে আমরা একটি নিখুঁত মান ফাংশন প্রয়োগ করতে পারি,

z = max (0, x) + max (0, - x),

$z = \max(0, x) + \max(0, -x),$

বা এমন কিছু যা সাধারণভাবে ব্যবহৃত সিগময়েড ফাংশনের অনুরূপ,

z = max (0, x + 1) - max (0, x - 1) .

$z = \max(0, x + 1) - \max(0, x - 1).$

এগুলিকে বৃহত নেটওয়ার্কগুলিতে সংযুক্ত করে / আরও লুকানো ইউনিট ব্যবহার করে, আমরা আনুমানিক স্বেচ্ছাসেবী কার্যগুলি করতে পারি।

$\hskip2in$ RELU নেটওয়ার্ক ফাংশন

— লুকাস
সূত্র

এই ধরনের হস্তনির্মিত রিলাস কি এপ্রোরি নির্মিত হবে এবং স্তর হিসাবে কঠোরভাবে কোডড হবে? যদি তা হয় তবে কীভাবে আপনি জানতে পারবেন যে আপনার নেটওয়ার্ককে বিশেষত নির্মিত এই রিলাসের একটি বিশেষত প্রয়োজন?

— মনিকা হেডনেক

@ মনিকা হেইডনেক আপনি নিজের অন-লিনিয়ারিটি নির্দিষ্ট করতে পারবেন, হ্যাঁ। যা একটি সক্রিয়করণকে অন্যের চেয়ে বেশি কার্যকর করে তোলে তা হল ধ্রুব গবেষণার বিষয়। উদাহরণস্বরূপ, আমরা সিগময়েডগুলি ব্যবহার করতাম, , তবে তারপরে বিলুপ্ত গ্রেডিয়েন্ট সমস্যার কারণে, আরএলইউ আরও জনপ্রিয় হয়েছিল। সুতরাং বিভিন্ন অ-লিনিয়ারিটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলি ব্যবহার করা আপনার পক্ষে।

σ (x) = \frac{1}{1 + e^{- x}}

$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$

— তারিন জিয়াই

নমুনার বাইরে আপনি কীভাবে রিলু দিয়ে আনুমানিক ?

e^{x}

$e^x$

— আকসকল

@ লুকাস, সুতরাং মূলত যদি (+)> 1 টি আরএলইউ সমন্বিত হয় তবে আমরা কোনও ফাংশন আনুমানিক করতে পারি, তবে আমরা যদি কেবল reLu(reLu(....))এটি লিনিয়ার হয়ে থাকি ? এছাড়াও, এখানে আপনি পরিবর্তন xকরতে x+1, যে হিসাবে ভাবা যেতে পারে Z=Wx+bযেখানে ওয়াট & B এ ধরনের বিভিন্ন রূপগুলো দিতে পরিবর্তন x& x+1?

— অনু