În exemplul dat de model Keras în domeniul inteligenței artificiale, în straturi sunt utilizate mai multe funcții de activare. Funcțiile de activare joacă un rol crucial în rețelele neuronale, deoarece introduc neliniaritate, permițând rețelei să învețe modele complexe și să facă predicții precise. În Keras, funcțiile de activare pot fi specificate pentru fiecare strat al modelului, permițând flexibilitate în proiectarea arhitecturii de rețea.
Funcțiile de activare utilizate în straturile modelului Keras din exemplu sunt următoarele:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU este una dintre cele mai frecvent utilizate funcții de activare în deep learning. Este definit ca f(x) = max(0, x), unde x este intrarea în funcție. ReLU setează toate valorile negative la zero și păstrează valorile pozitive neschimbate. Această funcție de activare este eficientă din punct de vedere computațional și ajută la atenuarea problemei gradientului care dispare.
2. Softmax: Softmax este adesea folosit în ultimul strat al unei probleme de clasificare cu mai multe clase. Acesta convertește rezultatul stratului anterior într-o distribuție de probabilitate pe clase. Softmax este definit ca f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), unde x[i] este intrarea în funcție pentru clasa i, iar suma este preluată de toate clase. Valorile de ieșire ale funcției softmax se însumează până la 1, ceea ce o face potrivită pentru interpretări probabilistice.
3. Sigmoid: Sigmoid este o funcție de activare populară utilizată în problemele de clasificare binară. Mapează intrarea la o valoare între 0 și 1, reprezentând probabilitatea ca intrarea să aparțină clasei pozitive. Sigmoid este definit ca f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Este neted și diferențiabil, ceea ce îl face potrivit pentru algoritmii de optimizare bazați pe gradient.
4. Tanh (tangentă hiperbolică): Tanh este similar cu funcția sigmoid, dar mapează intrarea la o valoare între -1 și 1. Este definită ca f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh este adesea folosit în straturile ascunse ale rețelelor neuronale, deoarece introduce neliniaritate și ajută la capturarea modelelor complexe.
Aceste funcții de activare sunt utilizate pe scară largă în diferite arhitecturi de rețele neuronale și s-au dovedit eficiente în diferite sarcini de învățare automată. Este important să alegeți funcția de activare adecvată în funcție de problema în cauză și de caracteristicile datelor.
Pentru a ilustra utilizarea acestor funcții de activare, luați în considerare un exemplu simplu de rețea neuronală pentru clasificarea imaginilor. Stratul de intrare primește valorile pixelilor unei imagini, iar straturile ulterioare aplică operații convoluționale urmate de activarea ReLU pentru a extrage caracteristicile. Stratul final folosește activarea softmax pentru a produce probabilitățile ca imaginea să aparțină diferitelor clase.
Funcțiile de activare utilizate în straturile modelului Keras din exemplul dat sunt ReLU, softmax, sigmoid și tanh. Fiecare dintre aceste funcții servește unui scop specific și este aleasă în funcție de cerințele problemei. Înțelegerea rolului funcțiilor de activare este crucială în proiectarea arhitecturilor de rețele neuronale eficiente.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la Progresarea în învățarea automată:
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Modul eager împiedică funcționalitatea de calcul distribuit a TensorFlow?
- Pot fi folosite soluțiile Google cloud pentru a decupla computerul de stocare pentru o instruire mai eficientă a modelului ML cu big data?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) oferă achiziția și configurarea automată a resurselor și gestionează oprirea resurselor după terminarea instruirii modelului?
- Este posibil să antrenați modele de învățare automată pe seturi de date arbitrar mari, fără sughițuri?
- Când utilizați CMLE, crearea unei versiuni necesită specificarea unei surse a unui model exportat?
- Poate CMLE să citească din datele de stocare Google Cloud și să folosească un model antrenat specificat pentru inferență?
- Poate fi folosit Tensorflow pentru antrenarea și inferența rețelelor neuronale profunde (DNN)?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în Avansarea în învățarea automată