V danem primeru modela Keras na področju umetne inteligence je v slojih uporabljenih več aktivacijskih funkcij. Aktivacijske funkcije igrajo ključno vlogo v nevronskih mrežah, saj uvajajo nelinearnost, kar omrežju omogoča učenje kompleksnih vzorcev in natančno napovedovanje. V Kerasu je mogoče določiti aktivacijske funkcije za vsako plast modela, kar omogoča prilagodljivost pri načrtovanju omrežne arhitekture.
Aktivacijske funkcije, uporabljene v plasteh modela Keras v primeru, so naslednje:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU je ena najpogosteje uporabljenih aktivacijskih funkcij pri globokem učenju. Definiran je kot f(x) = max(0, x), kjer je x vhod v funkcijo. ReLU nastavi vse negativne vrednosti na nič in ohrani pozitivne vrednosti nespremenjene. Ta aktivacijska funkcija je računsko učinkovita in pomaga ublažiti problem izginjajočega gradienta.
2. Softmax: Softmax se pogosto uporablja v zadnji plasti večrazrednega klasifikacijskega problema. Izhod prejšnje plasti pretvori v porazdelitev verjetnosti po razredih. Softmax je definiran kot f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), kjer je x[i] vhod v funkcijo za razred i, vsota pa je prevzeta za vse razredi. Izhodne vrednosti funkcije softmax seštejejo do 1, zaradi česar je primerna za verjetnostne interpretacije.
3. Sigmoid: Sigmoid je priljubljena aktivacijska funkcija, ki se uporablja pri problemih binarne klasifikacije. Vnos preslika v vrednost med 0 in 1, kar predstavlja verjetnost, da vhod pripada pozitivnemu razredu. Sigmoid je definiran kot f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Je gladek in razločljiv, zaradi česar je primeren za optimizacijske algoritme, ki temeljijo na gradientu.
4. Tanh (hiperbolični tangens): Tanh je podoben sigmoidni funkciji, vendar preslika vhod v vrednost med -1 in 1. Definiran je kot f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh se pogosto uporablja v skritih plasteh nevronskih mrež, saj uvaja nelinearnost in pomaga pri zajemanju kompleksnih vzorcev.
Te aktivacijske funkcije se pogosto uporabljajo v različnih arhitekturah nevronskih mrež in so se izkazale za učinkovite pri različnih nalogah strojnega učenja. Pomembno je, da izberete ustrezno aktivacijsko funkcijo glede na težavo in značilnosti podatkov.
Za ponazoritev uporabe teh aktivacijskih funkcij razmislite o preprostem primeru nevronske mreže za klasifikacijo slik. Vhodna plast prejme vrednosti slikovnih pik slike, naslednje plasti pa uporabijo konvolucijske operacije, ki jim sledi aktivacija ReLU, da izločijo funkcije. Končna plast uporablja aktivacijo softmax za izdelavo verjetnosti, da slika pripada različnim razredom.
Aktivacijske funkcije, uporabljene v slojih modela Keras v danem primeru, so ReLU, softmax, sigmoid in tanh. Vsaka od teh funkcij služi določenemu namenu in je izbrana na podlagi zahtev problema. Razumevanje vloge aktivacijskih funkcij je ključnega pomena pri načrtovanju učinkovitih arhitektur nevronskih mrež.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Napredek v strojnem učenju:
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Ali način eager preprečuje porazdeljeno računalniško funkcionalnost TensorFlow?
- Ali je mogoče Googlove rešitve v oblaku uporabiti za ločitev računalništva od shranjevanja za učinkovitejše usposabljanje modela ML z velikimi podatki?
- Ali Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ponuja samodejno pridobivanje in konfiguracijo virov ter upravlja zaustavitev virov po končanem usposabljanju modela?
- Ali je mogoče usposobiti modele strojnega učenja na poljubno velikih naborih podatkov brez kolcanja?
- Ali pri uporabi CMLE ustvarjanje različice zahteva navedbo vira izvoženega modela?
- Ali lahko CMLE bere podatke iz shrambe Google Cloud in za sklepanje uporabi določen usposobljen model?
- Ali je Tensorflow mogoče uporabiti za usposabljanje in sklepanje globokih nevronskih mrež (DNN)?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v Napredovanje v strojnem učenju