В дадения пример на модел на Keras в областта на изкуствения интелект в слоевете се използват няколко функции за активиране. Функциите за активиране играят решаваща роля в невронните мрежи, тъй като въвеждат нелинейност, позволявайки на мрежата да научи сложни модели и да прави точни прогнози. В Keras функциите за активиране могат да бъдат зададени за всеки слой на модела, което позволява гъвкавост при проектирането на мрежовата архитектура.
Функциите за активиране, използвани в слоевете на модела Keras в примера, са както следва:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU е една от най-често използваните функции за активиране в дълбокото обучение. Дефинира се като f(x) = max(0, x), където x е входът на функцията. ReLU задава всички отрицателни стойности на нула и запазва положителните стойности непроменени. Тази функция за активиране е изчислително ефективна и помага за смекчаване на проблема с изчезващия градиент.
2. Softmax: Softmax често се използва в последния слой на проблем с многокласова класификация. Той преобразува изхода от предишния слой в разпределение на вероятностите за класовете. Softmax се дефинира като f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), където x[i] е входът на функцията за клас i и сумата се приема за всички класове. Сумата на изходните стойности на функцията softmax е до 1, което я прави подходяща за вероятностни интерпретации.
3. Sigmoid: Sigmoid е популярна функция за активиране, използвана при проблеми с двоична класификация. Той преобразува входа на стойност между 0 и 1, представляваща вероятността входът да принадлежи към положителния клас. Сигмоида се дефинира като f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Той е плавен и диференцируем, което го прави подходящ за базирани на градиент алгоритми за оптимизация.
4. Tanh (хиперболичен тангенс): Tanh е подобна на сигмоидната функция, но преобразува входа на стойност между -1 и 1. Дефинира се като f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh често се използва в скритите слоеве на невронни мрежи, тъй като въвежда нелинейност и помага при улавянето на сложни модели.
Тези функции за активиране се използват широко в различни архитектури на невронни мрежи и са доказали своята ефективност при различни задачи за машинно обучение. Важно е да изберете подходящата функция за активиране въз основа на разглеждания проблем и характеристиките на данните.
За да илюстрирате използването на тези функции за активиране, разгледайте прост пример на невронна мрежа за класифициране на изображения. Входният слой получава стойностите на пикселите на изображението, а следващите слоеве прилагат конволюционни операции, последвани от ReLU активиране за извличане на функции. Последният слой използва softmax активиране, за да произведе вероятностите изображението да принадлежи към различни класове.
Функциите за активиране, използвани в слоевете на модела Keras в дадения пример, са ReLU, softmax, sigmoid и tanh. Всяка от тези функции служи за определена цел и се избира въз основа на изискванията на проблема. Разбирането на ролята на функциите за активиране е от решаващо значение при проектирането на ефективни архитектури на невронни мрежи.
Други скорошни въпроси и отговори относно Напредък в машинното обучение:
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Режимът на нетърпение предотвратява ли разпределената изчислителна функционалност на TensorFlow?
- Могат ли облачните решения на Google да се използват за отделяне на компютри от съхранение за по-ефективно обучение на ML модела с големи данни?
- Механизмът за машинно обучение в облака на Google (CMLE) предлага ли автоматично придобиване и конфигуриране на ресурси и обработва ли изключване на ресурси след приключване на обучението на модела?
- Възможно ли е да се обучават модели за машинно обучение върху произволно големи набори от данни без проблеми?
- Когато използвате CMLE, създаването на версия изисква ли да посочите източник на експортиран модел?
- Може ли CMLE да чете от данни за хранилище в Google Cloud и да използва определен обучен модел за извод?
- Може ли Tensorflow да се използва за обучение и извеждане на дълбоки невронни мрежи (DNN)?
Вижте още въпроси и отговори в „Напредък в машинното обучение“.