W podanym przykładzie modelu Keras z dziedziny Sztucznej Inteligencji w warstwach zastosowano kilka funkcji aktywacji. Funkcje aktywacji odgrywają kluczową rolę w sieciach neuronowych, ponieważ wprowadzają nieliniowość, umożliwiając sieci uczenie się złożonych wzorców i dokonywanie dokładnych prognoz. W Keras funkcje aktywacji można określić dla każdej warstwy modelu, co pozwala na elastyczność w projektowaniu architektury sieci.
Funkcje aktywacji użyte w warstwach modelu Keras w przykładzie są następujące:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU jest jedną z najczęściej używanych funkcji aktywacji w uczeniu głębokim. Jest zdefiniowany jako f(x) = max(0, x), gdzie x jest wejściem do funkcji. ReLU ustawia wszystkie wartości ujemne na zero i utrzymuje niezmienione wartości dodatnie. Ta funkcja aktywacji jest wydajna obliczeniowo i pomaga w łagodzeniu problemu znikającego gradientu.
2. Softmax: Softmax jest często używany w ostatniej warstwie problemu klasyfikacji wieloklasowej. Przekształca dane wyjściowe z poprzedniej warstwy w rozkład prawdopodobieństwa w klasach. Softmax jest zdefiniowany jako f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), gdzie x[i] jest wejściem do funkcji dla klasy i, a suma jest przejmowana ze wszystkich klasy. Wartości wyjściowe funkcji softmax sumują się do 1, dzięki czemu nadaje się ona do interpretacji probabilistycznych.
3. Sigmoid: Sigmoid to popularna funkcja aktywacji używana w problemach klasyfikacji binarnej. Odwzorowuje dane wejściowe na wartość z przedziału od 0 do 1, reprezentującą prawdopodobieństwo, że dane wejściowe należą do klasy dodatniej. Sigmoid jest zdefiniowany jako f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Jest gładki i różniczkowalny, dzięki czemu nadaje się do algorytmów optymalizacji opartych na gradiencie.
4. Tanh (styczna hiperboliczna): Tanh jest podobna do funkcji sigmoidalnej, ale odwzorowuje dane wejściowe na wartość między -1 a 1. Jest zdefiniowana jako f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(wyr(x) + wyr(-x)). Tanh jest często używany w ukrytych warstwach sieci neuronowych, ponieważ wprowadza nieliniowość i pomaga w przechwytywaniu złożonych wzorców.
Te funkcje aktywacji są szeroko stosowane w różnych architekturach sieci neuronowych i okazały się skuteczne w różnych zadaniach uczenia maszynowego. Ważne jest, aby wybrać odpowiednią funkcję aktywacji w oparciu o dany problem i charakterystykę danych.
Aby zilustrować użycie tych funkcji aktywacji, rozważ prosty przykład sieci neuronowej do klasyfikacji obrazów. Warstwa wejściowa otrzymuje wartości pikseli obrazu, a kolejne warstwy wykonują operacje splotowe, po których następuje aktywacja ReLU w celu wyodrębnienia cech. Ostatnia warstwa wykorzystuje aktywację softmax do wytworzenia prawdopodobieństw obrazu należącego do różnych klas.
Funkcje aktywacji użyte w warstwach modelu Keras w podanym przykładzie to ReLU, softmax, sigmoid i tanh. Każda z tych funkcji służy określonemu celowi i jest wybierana na podstawie wymagań problemu. Zrozumienie roli funkcji aktywacji ma kluczowe znaczenie w projektowaniu efektywnych architektur sieci neuronowych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące Postęp w uczeniu maszynowym:
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Czy tryb chętny uniemożliwia funkcjonalność przetwarzania rozproszonego TensorFlow?
- Czy rozwiązania chmurowe Google można wykorzystać do oddzielenia przetwarzania od pamięci masowej w celu efektywniejszego uczenia modelu uczenia maszynowego za pomocą dużych zbiorów danych?
- Czy Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferuje automatyczne pozyskiwanie i konfigurację zasobów oraz obsługuje zamykanie zasobów po zakończeniu uczenia modelu?
- Czy możliwe jest bezproblemowe trenowanie modeli uczenia maszynowego na dowolnie dużych zbiorach danych?
- Czy w przypadku korzystania z CMLE utworzenie wersji wymaga określenia źródła eksportowanego modelu?
- Czy CMLE może odczytywać dane z magazynu Google Cloud i używać określonego przeszkolonego modelu do wnioskowania?
- Czy Tensorflow może być używany do uczenia i wnioskowania o głębokich sieciach neuronowych (DNN)?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w sekcji Postępy w uczeniu maszynowym