Activation Functions क्या हैं? | Activation Functions in Deep Learning in Hindi | My Project HD

Activation Functions क्या हैं? | Activation Functions in Deep Learning in Hindi

Deep Learning में Activation Functions एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। यह निर्धारित करती हैं कि किसी न्यूरॉन को सक्रिय किया जाए या नहीं। यह प्रक्रिया Artificial Neural Networks (ANN) में इनपुट और आउटपुट के बीच एक गैर-रेखीय (Non-Linear) संबंध स्थापित करने में मदद करती है। इस लेख में, हम Activation Functions के प्रकार, उनके उपयोग और उनकी विशेषताओं को विस्तार से समझेंगे।

1. Activation Function क्या होती है?

Activation Function एक गणितीय फ़ंक्शन होता है, जो यह तय करता है कि न्यूरॉन को आउटपुट देना चाहिए या नहीं। यह इनपुट डेटा को प्रोसेस करके एक उपयुक्त आउटपुट उत्पन्न करता है। इसे निम्नलिखित समीकरण द्वारा दर्शाया जा सकता है:

Y = f( Σ(Wi * Xi) + b )

जहाँ:

Σ(Wi * Xi) = सभी इनपुट्स और उनके वेट्स का योग
b = बायस (Bias), जिससे न्यूरॉन अधिक सटीक निर्णय ले सके
f(x) = Activation Function

2. Activation Functions के प्रकार

Activation Functions को मुख्य रूप से दो भागों में बाँटा जाता है:

Linear Activation Function
Non-Linear Activation Function

3. महत्वपूर्ण Activation Functions

(1) Linear Activation Function

यह सबसे सरल प्रकार की Activation Function है, जहाँ आउटपुट इनपुट का सीधा गुणांक होता है:

f(x) = ax

नुकसान: यह केवल Linear समस्याओं को हल कर सकता है, Non-Linear समस्याओं के लिए उपयोगी नहीं है।

(2) Step Activation Function

Step Function का उपयोग यह तय करने के लिए किया जाता है कि न्यूरॉन को सक्रिय किया जाए या नहीं।

f(x) = 1, यदि x ≥ 0
f(x) = 0, यदि x < 0

नुकसान: यह Non-Differentiable है, जिससे Gradient Descent Algorithm का उपयोग कठिन हो जाता है।

(3) Sigmoid Activation Function

Sigmoid Function आउटपुट को 0 और 1 के बीच सीमित कर देता है:

f(x) = 1 / (1 + e^-x)

फायदा: इसका उपयोग Binary Classification में किया जाता है।

नुकसान: Vanishing Gradient समस्या उत्पन्न होती है।

(4) Tanh (Hyperbolic Tangent) Activation Function

यह -1 और 1 के बीच आउटपुट देता है:

f(x) = (e^x - e^-x) / (e^x + e^-x)

फायदा: यह Sigmoid की तुलना में बेहतर है क्योंकि इसका आउटपुट शून्य केंद्रित होता है।

(5) ReLU (Rectified Linear Unit) Activation Function

ReLU आज के Deep Learning Models में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली Activation Function है।

f(x) = max(0, x)

फायदा: यह Vanishing Gradient समस्या को हल करता है।

नुकसान: Negative Inputs के लिए यह 0 आउटपुट देता है (Dead Neuron समस्या)।

(6) Leaky ReLU Activation Function

Leaky ReLU ReLU का ही एक रूप है, जो Negative Inputs को भी कुछ मात्रा में पास करता है:

f(x) = x, यदि x > 0
f(x) = 0.01x, यदि x < 0

(7) Softmax Activation Function

Softmax Function Multi-Class Classification Problems में उपयोग की जाती है:

f(x_i) = e^x_i / Σ e^x_j

फायदा: यह Probability Distribution के रूप में आउटपुट देता है।

4. कौन-सी Activation Function कब उपयोग करें?

Activation Function	उपयोग
Sigmoid	Binary Classification
Tanh	Shallow Networks
ReLU	Deep Neural Networks
Leaky ReLU	Negative Inputs की समस्या को हल करने के लिए
Softmax	Multi-Class Classification

5. निष्कर्ष

Activation Functions Deep Learning में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। यह यह सुनिश्चित करती हैं कि मॉडल Non-Linear Problems को हल कर सके। ReLU आज के समय में सबसे अधिक लोकप्रिय है, जबकि Softmax Multi-Class Classification के लिए उपयोगी है।