content_cookies111:string(1694) "{"id":61140,"content_cookies":null,"user_header":{"SERVER_SOFTWARE":"Apache\/2.4.52 (Debian)","REQUEST_URI":"\/technodad\/%D8%AA%D9%88%D8%A7%D8%A8%D8%B9-%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%81%D8%B9%D9%8A%D9%84\/","REDIRECT_STATUS":"200","HTTP_X_FORWARDED_PROTO":"https","HTTP_CONNECTION":"upgrade","HTTP_HOST":"technologyreview.ae","HTTP_CF_CONNECTING_IP":"18.232.179.37","HTTP_CF_IPCOUNTRY":"US","HTTP_ACCEPT_ENCODING":"gzip","HTTP_CF_RAY":"80e3afdb9a663b00-IAD","HTTP_CF_VISITOR":"{\\\"scheme\\\":\\\"https\\\"}","HTTP_USER_AGENT":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)","HTTP_ACCEPT":"text\/html,application\/xhtml+xml,application\/xml;q=0.9,*\/*;q=0.8","HTTP_ACCEPT_LANGUAGE":"en-US,en;q=0.5","HTTP_CDN_LOOP":"cloudflare","PATH":"\/usr\/local\/sbin:\/usr\/local\/bin:\/usr\/sbin:\/usr\/bin:\/sbin:\/bin","SERVER_SIGNATURE":"Apache\/2.4.52 (Debian) Server at technologyreview.ae Port 80<\/address>\n","SERVER_NAME":"technologyreview.ae","SERVER_ADDR":"172.18.0.9","SERVER_PORT":"80","REMOTE_ADDR":"18.232.179.37","DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","REQUEST_SCHEME":"http","CONTEXT_PREFIX":"","CONTEXT_DOCUMENT_ROOT":"\/var\/www\/html","SERVER_ADMIN":"webmaster@localhost","SCRIPT_FILENAME":"\/var\/www\/html\/index.php","REMOTE_PORT":"34882","REDIRECT_URL":"\/technodad\/\u062a\u0648\u0627\u0628\u0639-\u0627\u0644\u062a\u0641\u0639\u064a\u0644\/","GATEWAY_INTERFACE":"CGI\/1.1","SERVER_PROTOCOL":"HTTP\/1.1","REQUEST_METHOD":"GET","QUERY_STRING":"","SCRIPT_NAME":"\/index.php","PHP_SELF":"\/index.php","REQUEST_TIME_FLOAT":1695984854.390137,"REQUEST_TIME":1695984854,"argv":[],"argc":0,"HTTPS":"on"},"user_ip":"18.232.179.37","user_agent":"CCBot\/2.0 (https:\/\/commoncrawl.org\/faq\/)"}"
هو تابع رياضي يستخدم في الشبكات العصبونية الاصطناعية، يقوم بتحويل مجموعة من مدخلات العقدة في الشبكة العصبونية إلى قيمة خرج وحيدة. تعود أهميته لإمكانية حصر مخرجات الشبكة العصبونية بعدد محدد.
مثلاً إذا أردنا تصنيف صور الأعداد من واحد إلى عشرة فنقوم بتحديد عشر قيم للمخرجات، ويعرف خرج تابع التنشيط بالانتشار الأمامي "انتشار المعلومات".
لماذا نحتاج تابع التفعيل في الشبكة العصبونية؟
تعتبر توابع التفعيل ضرورية لاستخراج النتائج اللاخطية. وبدونها، ستمر البيانات عبر العقد وطبقات الشبكة بغض النظر عن عدد طبقات الشبكة ما يعني أن النتيجة ستكون تابعاً خطيّاً دائماً، أي لن يتم استخراج أي نتائج معقدة من البيانات.
أنواع توابع التفعيل
يوجد بشكل عام نوعان أساسيان من توابع التفعيل في الشبكات العصبونية وهما:
تابع التفعيل الخطي: يقوم بضرب قيم الدخل بالأوزان الخاصة بكل عقدة ثم يحسب قيمة المخرجات. مشكلته الأساسية أنه غير قادر على إيجاد العلاقات المعقدة بين قيم الدخل ما يجعله أنسب للعمليات البسيطة.
تابع التفعيل اللاخطي: يستخدم في أغلب الشبكات العصبونية حيث يستطيع اكتشاف العلاقات بين المدخلات والمخرجات، خاصةً عند وجود بيانات متعددة الأبعاد مثل الصور "ثنائية البعد" والفيديو "ثلاثية البعد".
أشهر أنواع توابع التفعيل اللاخطية
يعتمد تحديد نوع تابع التفعيل المستخدم في الشبكة العصبونية على نوع المدخلات وطبيعة المخرجات المطلوبة:
تابع التفعيل السيني (sigmoid): يستخدم عند العمل على مدخلات ثنائية الفئات مثل تصنيف مجموعة بيانات تحتوي على صور كلاب وقطط فالنتيجة دائماً إما كلب أو قطة.
تابع التفعيل سوفت ماكس (Softmax): يستخدم عند التصنيف متعدد الفئات، مثل تصنيف الأعداد والأمراض وهكذا. وهو النوع الأكثر شيوعاً.
تابع التصحيح الخطي (ReLU): يستخدم في التعلم العميق بكثرة، يقوم بتحويل جميع القيم السالبة لصفر، ما يعتبر ميزة سلبية في بعض الحالات.
نستخدم ملفات تعريف الارتباط لتحسين تجربتك، استمرار استخدامك للموقع يعني موافقتك على ذلك. سياسة الخصوصيةأوافقX
Privacy & Cookies Policy
Privacy Overview
This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these cookies, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may have an effect on your browsing experience.
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.