Dotajā Keras modeļa piemērā mākslīgā intelekta jomā slāņos tiek izmantotas vairākas aktivizācijas funkcijas. Aktivizācijas funkcijām ir izšķiroša nozīme neironu tīklos, jo tās ievieš nelinearitāti, ļaujot tīklam apgūt sarežģītus modeļus un veikt precīzas prognozes. Programmā Keras aktivizēšanas funkcijas var norādīt katram modeļa slānim, nodrošinot elastīgumu tīkla arhitektūras projektēšanā.
Piemērā Keras modeļa slāņos izmantotās aktivizācijas funkcijas ir šādas:
1. ReLU (Recified Linear Unit): ReLU ir viena no visbiežāk izmantotajām aktivizēšanas funkcijām dziļajā apmācībā. To definē kā f(x) = max(0, x), kur x ir funkcijas ievade. ReLU iestata visas negatīvās vērtības uz nulli un saglabā pozitīvās vērtības nemainīgas. Šī aktivizēšanas funkcija ir skaitļošanas ziņā efektīva un palīdz mazināt izzūdošā gradienta problēmu.
2. Softmax: Softmax bieži tiek izmantots vairāku klašu klasifikācijas problēmas pēdējā slānī. Tas pārvērš iepriekšējā slāņa izvadi varbūtības sadalījumā pa klasēm. Softmax ir definēts kā f(x) = exp(x[i])/summa(exp(x[j])), kur x[i] ir funkcijas ievade i klasei, un summa tiek pārņemta klases. Funkcijas softmax izejas vērtības summējas līdz 1, padarot to piemērotu varbūtības interpretācijām.
3. Sigmoid: Sigmoid ir populāra aktivizācijas funkcija, ko izmanto binārās klasifikācijas problēmās. Tas kartē ievadi ar vērtību no 0 līdz 1, kas atspoguļo varbūtību, ka ievade pieder pozitīvajai klasei. Sigmoīds ir definēts kā f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Tas ir gluds un diferencējams, padarot to piemērotu uz gradientu balstītiem optimizācijas algoritmiem.
4. Tanh (hiperboliskā tangente): Tanh ir līdzīga sigmoīda funkcijai, taču ievade kartē vērtību no -1 līdz 1. To definē kā f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh bieži izmanto slēptajos neironu tīklu slāņos, jo tas ievieš nelinearitāti un palīdz uztvert sarežģītus modeļus.
Šīs aktivizācijas funkcijas tiek plaši izmantotas dažādās neironu tīklu arhitektūrās, un tās ir izrādījušās efektīvas dažādos mašīnmācīšanās uzdevumos. Ir svarīgi izvēlēties piemērotu aktivizācijas funkciju, pamatojoties uz aktuālo problēmu un datu īpašībām.
Lai ilustrētu šo aktivizācijas funkciju izmantošanu, apsveriet vienkāršu neironu tīkla piemēru attēlu klasifikācijai. Ievades slānis saņem attēla pikseļu vērtības, un nākamie slāņi izmanto konvolūcijas darbības, kam seko ReLU aktivizēšana, lai iegūtu līdzekļus. Pēdējais slānis izmanto softmax aktivizāciju, lai radītu varbūtību, ka attēls pieder dažādām klasēm.
Dotajā piemērā Keras modeļa slāņos izmantotās aktivizācijas funkcijas ir ReLU, softmax, sigmoid un tanh. Katra no šīm funkcijām kalpo noteiktam mērķim un tiek izvēlēta, pamatojoties uz problēmas prasībām. Izpratne par aktivizācijas funkciju lomu ir ļoti svarīga efektīvas neironu tīklu arhitektūras izstrādē.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par Virzība mašīnmācībā:
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Vai dedzīgais režīms neļauj TensorFlow izkliedēt skaitļošanas funkcionalitāti?
- Vai Google mākoņa risinājumus var izmantot, lai atsaistītu skaitļošanu no krātuves, lai efektīvāk apmācītu ML modeli ar lielajiem datiem?
- Vai Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) piedāvā automātisku resursu ieguvi un konfigurēšanu un apstrādā resursu izslēgšanu pēc modeļa apmācības pabeigšanas?
- Vai ir iespējams apmācīt mašīnmācības modeļus patvaļīgi lielām datu kopām bez žagas?
- Vai, izmantojot CMLE, lai izveidotu versiju, ir jānorāda eksportētā modeļa avots?
- Vai CMLE var nolasīt Google mākoņa krātuves datus un izmantot noteiktu apmācītu modeli secinājumu veikšanai?
- Vai Tensorflow var izmantot dziļo neironu tīklu (DNN) apmācībai un secinājumiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā “Mašīnmācības attīstība”.