مصنوعی ذہانت کے میدان میں کیراس ماڈل کی دی گئی مثال میں، تہوں میں کئی ایکٹیویشن فنکشنز استعمال کیے جاتے ہیں۔ ایکٹیویشن فنکشنز عصبی نیٹ ورکس میں ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں کیونکہ وہ غیر خطوطی کو متعارف کراتے ہیں، نیٹ ورک کو پیچیدہ پیٹرن سیکھنے اور درست پیشین گوئیاں کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ کیراس میں، ایکٹیویشن کے افعال کو ماڈل کی ہر پرت کے لیے مخصوص کیا جا سکتا ہے، جس سے نیٹ ورک کے فن تعمیر کو ڈیزائن کرنے میں لچک ملتی ہے۔
مثال کے طور پر Keras ماڈل کی تہوں میں استعمال ہونے والے ایکٹیویشن کے افعال درج ذیل ہیں:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU گہری سیکھنے میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والے ایکٹیویشن فنکشنز میں سے ایک ہے۔ اس کی تعریف f(x) = max(0, x) کے طور پر کی گئی ہے، جہاں x فنکشن کا ان پٹ ہے۔ ReLU تمام منفی اقدار کو صفر پر سیٹ کرتا ہے اور مثبت قدروں کو غیر تبدیل شدہ رکھتا ہے۔ یہ ایکٹیویشن فنکشن کمپیوٹیشنل طور پر موثر ہے اور غائب ہونے والے گریڈینٹ کے مسئلے کو کم کرنے میں مدد کرتا ہے۔
2. سافٹ میکس: سافٹ میکس اکثر ملٹی کلاس درجہ بندی کے مسئلے کی آخری پرت میں استعمال ہوتا ہے۔ یہ پچھلی پرت کے آؤٹ پٹ کو کلاسوں میں امکانی تقسیم میں بدل دیتا ہے۔ سافٹ میکس کی تعریف f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])) کے طور پر کی گئی ہے، جہاں x[i] کلاس i کے فنکشن کا ان پٹ ہے، اور اس کا مجموعہ تمام پر لیا جاتا ہے۔ کلاسز سافٹ میکس فنکشن کی آؤٹ پٹ ویلیوز 1 تک ہوتی ہیں، جو اسے امکانی تشریحات کے لیے موزوں بناتی ہے۔
3. Sigmoid: Sigmoid ایک مقبول ایکٹیویشن فنکشن ہے جو بائنری درجہ بندی کے مسائل میں استعمال ہوتا ہے۔ یہ ان پٹ کو 0 اور 1 کے درمیان کی قدر میں نقشہ بناتا ہے، جو مثبت کلاس سے تعلق رکھنے والے ان پٹ کے امکان کی نمائندگی کرتا ہے۔ سگمائڈ کی تعریف f(x) = 1/(1 + exp(-x)) کے طور پر کی گئی ہے۔ یہ ہموار اور قابل تفریق ہے، جو اسے تدریجی بنیاد پر اصلاحی الگورتھم کے لیے موزوں بناتا ہے۔
4. تانہ (ہائپربولک ٹینجنٹ): تانہ سگمائیڈ فنکشن سے ملتا جلتا ہے لیکن ان پٹ کو -1 اور 1 کے درمیان کی قدر پر نقشہ بناتا ہے۔ اس کی تعریف f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x))۔ تنہ کو اکثر نیورل نیٹ ورکس کی پوشیدہ تہوں میں استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ یہ غیر خطوطی کو متعارف کرواتا ہے اور پیچیدہ نمونوں کو حاصل کرنے میں مدد کرتا ہے۔
یہ ایکٹیویشن فنکشن مختلف نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں اور مشین لرننگ کے مختلف کاموں میں موثر ثابت ہوئے ہیں۔ ہاتھ میں موجود مسئلہ اور ڈیٹا کی خصوصیات کی بنیاد پر مناسب ایکٹیویشن فنکشن کا انتخاب کرنا ضروری ہے۔
ان ایکٹیویشن فنکشنز کے استعمال کو واضح کرنے کے لیے، تصویر کی درجہ بندی کے لیے نیورل نیٹ ورک کی ایک سادہ مثال پر غور کریں۔ ان پٹ پرت ایک تصویر کی پکسل ویلیوز حاصل کرتی ہے، اور اس کے بعد کی پرتیں فیچرز نکالنے کے لیے ReLU ایکٹیویشن کے بعد convolutional آپریشنز کا اطلاق کرتی ہیں۔ آخری پرت مختلف کلاسوں سے تعلق رکھنے والی تصویر کے امکانات پیدا کرنے کے لیے سافٹ میکس ایکٹیویشن کا استعمال کرتی ہے۔
دی گئی مثال میں Keras ماڈل کی تہوں میں استعمال ہونے والے ایکٹیویشن فنکشنز ReLU، softmax، sigmoid، اور tanh ہیں۔ ان افعال میں سے ہر ایک مخصوص مقصد کے لیے کام کرتا ہے اور اس کا انتخاب مسئلہ کی ضروریات کی بنیاد پر کیا جاتا ہے۔ ایکٹیویشن فنکشنز کے کردار کو سمجھنا موثر نیورل نیٹ ورک آرکیٹیکچرز کو ڈیزائن کرنے میں بہت اہم ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات مشین لرننگ میں ترقی:
- مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
- کیا مشین لرننگ کچھ ڈائیلاگک معاونت کر سکتی ہے؟
- TensorFlow کھیل کا میدان کیا ہے؟
- کیا ایجر موڈ TensorFlow کی تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فعالیت کو روکتا ہے؟
- کیا گوگل کلاؤڈ سلوشنز کو بڑے ڈیٹا کے ساتھ ایم ایل ماڈل کی زیادہ موثر تربیت کے لیے اسٹوریج سے کمپیوٹنگ کو ڈیکپل کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
- کیا Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ماڈل کی ٹریننگ ختم ہونے کے بعد خودکار وسائل کے حصول اور کنفیگریشن اور ریسورس شٹ ڈاؤن کو ہینڈل کرنے کی پیشکش کرتا ہے؟
- کیا بغیر کسی ہچکی کے بڑے ڈیٹا سیٹس پر مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن ہے؟
- CMLE استعمال کرتے وقت، کیا ورژن بنانے کے لیے برآمد شدہ ماڈل کا ذریعہ بتانا ضروری ہے؟
- کیا CMLE گوگل کلاؤڈ اسٹوریج ڈیٹا سے پڑھ سکتا ہے اور اندازہ لگانے کے لیے ایک مخصوص تربیت یافتہ ماڈل استعمال کر سکتا ہے؟
- کیا Tensorflow کو ڈیپ نیورل نیٹ ورکس (DNNs) کی تربیت اور انفرنس کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے؟
ایڈوانسنگ ان مشین لرننگ میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں