Које су функције активације коришћене у слојевима Керас модела у примеру?
У датом примеру Керас модела из области вештачке интелигенције, у слојевима се користи неколико функција за активирање. Функције активације играју важну улогу у неуронским мрежама јер уводе нелинеарност, омогућавајући мрежи да научи сложене обрасце и направи тачна предвиђања. У Керасу, функције активације се могу специфицирати за сваки слој модела, омогућавајући флексибилност у дизајнирању мрежне архитектуре.
Функције активације које се користе у слојевима Керас модела у примеру су следеће:
1. РеЛУ (Рецтифиед Линеар Унит): РеЛУ је једна од најчешће коришћених функција активације у дубоком учењу. Дефинише се као ф(к) = мак(0, к), где је к улаз у функцију. РеЛУ поставља све негативне вредности на нулу и задржава позитивне вредности непромењене. Ова функција активације је рачунарски ефикасна и помаже у ублажавању проблема нестајања градијента.
2. Софтмак: Софтмак се често користи у последњем слоју вишекласног проблема класификације. Конвертује излаз претходног слоја у дистрибуцију вероватноће по класама. Софтмак је дефинисан као ф(к) = екп(к[и])/сум(екп(к[ј])), где је к[и] улаз у функцију за класу и, а збир се преузима на све класе. Излазне вредности софтмак функције су збир до 1, што је чини погодном за пробабилистичке интерпретације.
3. Сигмоид: Сигмоид је популарна функција активације која се користи у проблемима бинарне класификације. Он мапира улаз у вредност између 0 и 1, што представља вероватноћу да улаз припада позитивној класи. Сигмоид је дефинисан као ф(к) = 1/(1 + екп(-к)). Он је глатки и диференциран, што га чини погодним за алгоритме оптимизације засноване на градијенту.
4. Танх (Хиперболични тангент): Танх је сличан сигмоидној функцији, али мапира улаз на вредност између -1 и 1. Дефинише се као ф(к) = (екп(к) – екп(-к))/(екп(к) + екп(-к)). Танх се често користи у скривеним слојевима неуронских мрежа јер уводи нелинеарност и помаже у хватању сложених образаца.
Ове функције активације се широко користе у различитим архитектурама неуронских мрежа и показале су се ефикасним у различитим задацима машинског учења. Важно је изабрати одговарајућу активациону функцију на основу проблема који је у питању и карактеристика података.
Да бисте илустровали употребу ових функција за активацију, размотрите једноставан пример неуронске мреже за класификацију слика. Улазни слој прима вредности пиксела слике, а наредни слојеви примењују конволуционе операције праћене РеЛУ активацијом да би издвојили карактеристике. Последњи слој користи софтмак активацију да би произвео вероватноће да слика припада различитим класама.
Функције активације које се користе у слојевима Керас модела у датом примеру су РеЛУ, софтмак, сигмоид и танх. Свака од ових функција служи специфичној сврси и бира се на основу захтева проблема. Разумевање улоге активационих функција је важно у дизајнирању ефикасних архитектура неуронских мрежа.
Остала недавна питања и одговори у вези Напредак у машинском учењу:
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Да ли жељни режим спречава дистрибуирану рачунарску функционалност ТенсорФлов-а?
- Да ли се Гоогле решења у облаку могу користити за раздвајање рачунарства од складишта за ефикаснију обуку модела МЛ са великим подацима?
- Да ли Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг Енгине (ЦМЛЕ) нуди аутоматску набавку и конфигурацију ресурса и управља гашењем ресурса након што се обука модела заврши?
- Да ли је могуће обучити моделе машинског учења на произвољно великим скуповима података без штуцања?
- Када користите ЦМЛЕ, да ли креирање верзије захтева навођење извора извезеног модела?
- Може ли ЦМЛЕ да чита из података Гоогле Цлоуд складишта и да користи одређени обучени модел за закључивање?
Погледајте више питања и одговора у Напредак у машинском учењу