У наведеному прикладі моделі Keras у сфері штучного інтелекту в шарах використовуються кілька функцій активації. Функції активації відіграють вирішальну роль у нейронних мережах, оскільки вони вводять нелінійність, дозволяючи мережі вивчати складні шаблони та робити точні прогнози. У Keras функції активації можна вказати для кожного рівня моделі, що забезпечує гнучкість у проектуванні архітектури мережі.
Функції активації, які використовуються в шарах моделі Keras у прикладі, такі:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU є однією з найпоширеніших функцій активації в глибокому навчанні. Він визначається як f(x) = max(0, x), де x є вхідними даними функції. ReLU встановлює всі негативні значення на нуль і зберігає позитивні значення незмінними. Ця функція активації ефективна з точки зору обчислень і допомагає пом’якшити проблему зникнення градієнта.
2. Softmax: Softmax часто використовується на останньому рівні проблеми багатокласової класифікації. Він перетворює вихідні дані попереднього шару в розподіл ймовірностей за класами. Softmax визначається як f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), де x[i] є вхідними даними для функції для класу i, а сума береться за все класи. Сума вихідних значень функції softmax дорівнює 1, що робить її придатною для імовірнісної інтерпретації.
3. Sigmoid: Sigmoid — популярна функція активації, яка використовується в задачах двійкової класифікації. Він відображає вхідні дані на значення від 0 до 1, що представляє ймовірність належності вхідних даних до позитивного класу. Сигмоїда визначається як f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Він плавний і диференційований, що робить його придатним для алгоритмів оптимізації на основі градієнта.
4. Tanh (гіперболічний тангенс): Tanh подібна до сигмоїдної функції, але відображає вхідні дані на значення від -1 до 1. Вона визначається як f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh часто використовується в прихованих шарах нейронних мереж, оскільки він вводить нелінійність і допомагає вловлювати складні шаблони.
Ці функції активації широко використовуються в різних архітектурах нейронних мереж і довели свою ефективність у різних завданнях машинного навчання. Важливо вибрати відповідну функцію активації на основі наявної проблеми та характеристик даних.
Щоб проілюструвати використання цих функцій активації, розглянемо простий приклад нейронної мережі для класифікації зображень. Вхідний рівень отримує значення пікселів зображення, а наступні шари застосовують згорточні операції з наступною активацією ReLU для виділення функцій. Останній рівень використовує активацію softmax для отримання ймовірностей належності зображення до різних класів.
Функції активації, які використовуються в шарах моделі Keras у наведеному прикладі, це ReLU, softmax, sigmoid і tanh. Кожна з цих функцій служить певній меті та вибирається на основі вимог задачі. Розуміння ролі функцій активації має вирішальне значення для розробки ефективних архітектур нейронних мереж.
Інші останні запитання та відповіді щодо Прогрес у машинному навчанні:
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Чи заважає режим eager функціональності розподіленого обчислення TensorFlow?
- Чи можна використовувати хмарні рішення Google для відокремлення обчислень від сховища для більш ефективного навчання моделі ML із великими даними?
- Чи пропонує Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) автоматичне отримання та конфігурацію ресурсів і вимикає ресурс після завершення навчання моделі?
- Чи можна навчити моделі машинного навчання на довільно великих наборах даних без збоїв?
- Чи вимагає створення версії вказувати джерело експортованої моделі під час використання CMLE?
- Чи може CMLE зчитувати дані з хмарного сховища Google і використовувати вказану навчену модель для висновків?
- Чи можна Tensorflow використовувати для навчання та висновків глибоких нейронних мереж (DNN)?
Більше запитань і відповідей див. у розділі Просування машинного навчання