⚡ Activation Functions - Deep Learning के लिए ज़रूरी (हिंदी में)
Neural Networks में neurons को activate करने के लिए हम जो mathematical functions use करते हैं उन्हें Activation Functions कहा जाता है। ये non-linearity को introduce करते हैं ताकि model complex patterns सीख सके।
🔹 ReLU (Rectified Linear Unit)
ReLU सबसे ज्यादा इस्तेमाल होने वाला activation function है:
f(x) = max(0, x)
Advantages:
- Computationally efficient
- Vanishing gradient problem से बचाव
🔸 Sigmoid Function
Sigmoid एक S-shaped function है जो output को 0 और 1 के बीच limit करता है।
f(x) = 1 / (1 + e-x)
Binary classification problems में इस्तेमाल होता है।
🔹 Softmax Function
Softmax multi-class classification problems के लिए use होता है। यह सभी output neurons को probabilities में convert करता है जो 1 के बराबर होती हैं।
Softmax(xi) = exp(xi) / Σ exp(xj)
📊 Activation Functions की तुलना (Comparison Table)
| Function | Output Range | Use-case |
|---|---|---|
| ReLU | 0 to ∞ | Hidden Layers |
| Sigmoid | 0 to 1 | Binary Output |
| Softmax | 0 to 1 (sum = 1) | Multi-Class Output |
✅ निष्कर्ष
Activation Functions deep learning models की शक्ति का मुख्य आधार हैं। सही function चुनना model की performance को बेहतर बनाता है।
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