Post‏🚀 راهنمای جامع توابع فعال‌ساز در یادگیری عمیق

‏🚀 راهنمای جامع توابع فعال‌ساز در یادگیری عمیق ‏توابع فعال‌ساز (Activation Functions) قلب تپنده شبکه‌های عصبی هستند که ویژگی‌های غیرخطی را به مدل اضافه می‌کنند. برای دسترسی سریع در پایتون می‌توانید از from tensorflow.keras import activations استفاده کنید. در اینجا مهم‌ترین این توابع را بررسی می‌کنیم: ‏ ‏خانواده ReLU: محبوب‌ترین گزینه برای لایه‌های میانی. نسخه‌های Leaky ReLU و PReLU با هدف رفع مشکل مرگ نورون‌ها توسعه یافته‌اند. ‏مدل‌های مدرن (GELU و Swish): استفاده گسترده در مدل‌های ترنسفورمر مانند BERT و GPT به دلیل همواری بیشتر و عملکرد بهتر. ‏توابع خروجی: استفاده از Sigmoid برای مسائل طبقه‌بندی دوتایی و Softmax برای طبقه‌بندی چندکلاسه استاندارد است. ‏توابع کلاسیک (Sigmoid و Tanh): اگرچه به دلیل مشکل محو شدن گرادیان در شبکه‌های خیلی عمیق کمتر استفاده می‌شوند، اما همچنان در معماری‌های خاص کاربرد دارند. راهنمای جامع توابع فعال‌ساز در یادگیری عمیق؛ از ReLU تا GELU