Tehisintellekti valdkonna Kerase mudeli antud näites kasutatakse kihtides mitmeid aktiveerimisfunktsioone. Aktiveerimisfunktsioonid mängivad närvivõrkudes üliolulist rolli, kuna need toovad sisse mittelineaarsuse, võimaldades võrgul õppida keerulisi mustreid ja teha täpseid ennustusi. Keras saab aktiveerimisfunktsioone määrata iga mudeli kihi jaoks, mis võimaldab võrguarhitektuuri kujundamisel paindlikkust.
Näites Kerase mudeli kihtides kasutatud aktiveerimisfunktsioonid on järgmised:
1. ReLU (Recified Linear Unit): ReLU on süvaõppes üks sagedamini kasutatavaid aktiveerimisfunktsioone. See on määratletud kui f(x) = max(0, x), kus x on funktsiooni sisend. ReLU seab kõik negatiivsed väärtused nulli ja jätab positiivsed väärtused muutumatuks. See aktiveerimisfunktsioon on arvutuslikult tõhus ja aitab leevendada kaduva gradiendi probleemi.
2. Softmax: Softmaxi kasutatakse sageli mitme klassi klassifitseerimisprobleemi viimases kihis. See teisendab eelmise kihi väljundi klasside tõenäosusjaotuseks. Softmax on defineeritud kui f(x) = exp(x[i])/summa(exp(x[j])), kus x[i] on funktsiooni sisend klassi i jaoks ja summa võetakse üle klassid. Funktsiooni softmax väljundväärtuste summa on 1, mistõttu sobib see tõenäosuslikeks tõlgendusteks.
3. Sigmoid: Sigmoid on populaarne aktiveerimisfunktsioon, mida kasutatakse binaarsete klassifitseerimisprobleemide korral. See kaardistab sisendi väärtusega vahemikus 0 kuni 1, mis tähistab tõenäosust, et sisend kuulub positiivsesse klassi. Sigmoid on defineeritud kui f(x) = 1/(1 + exp(-x)). See on sujuv ja eristatav, mistõttu sobib see gradiendipõhiste optimeerimisalgoritmide jaoks.
4. Tanh (hüperboolne puutuja): Tanh sarnaneb sigmoidfunktsiooniga, kuid kaardistab sisendi väärtusega vahemikus -1 kuni 1. See on määratletud kui f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanhi kasutatakse sageli närvivõrkude peidetud kihtides, kuna see tutvustab mittelineaarsust ja aitab jäädvustada keerulisi mustreid.
Neid aktiveerimisfunktsioone kasutatakse laialdaselt erinevates närvivõrkude arhitektuurides ja need on osutunud tõhusaks erinevates masinõppeülesannetes. Oluline on valida sobiv aktiveerimisfunktsioon, lähtudes probleemist ja andmete omadustest.
Nende aktiveerimisfunktsioonide kasutamise illustreerimiseks vaadake lihtsat näidet närvivõrgust kujutiste klassifitseerimiseks. Sisendkiht võtab vastu pildi piksliväärtused ja järgnevad kihid rakendavad funktsioonide eraldamiseks konvolutsioonioperatsioone, millele järgneb ReLU aktiveerimine. Viimane kiht kasutab softmax-i aktiveerimist, et tekitada pildi tõenäosused, mis kuuluvad erinevatesse klassidesse.
Antud näites Kerase mudeli kihtides kasutatud aktiveerimisfunktsioonid on ReLU, softmax, sigmoid ja tanh. Kõik need funktsioonid täidavad kindlat eesmärki ja valitakse probleemi nõuetest lähtuvalt. Aktiveerimisfunktsioonide rolli mõistmine on tõhusate närvivõrgu arhitektuuride kujundamisel ülioluline.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta Masinõppes edasijõudmine:
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Kas innukas režiim takistab TensorFlow hajutatud andmetöötluse funktsionaalsust?
- Kas Google'i pilvelahendusi saab kasutada andmetöötluse lahtiühendamiseks salvestusruumist, et ML-mudelit suurte andmetega tõhusamalt treenida?
- Kas Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) pakub automaatset ressursside hankimist ja konfigureerimist ning käsitleb ressursside väljalülitamist pärast mudeli väljaõppe lõpetamist?
- Kas masinõppemudeleid on võimalik suvaliselt suurtes andmekogumites ilma tõrgeteta koolitada?
- Kas CMLE kasutamisel on versiooni loomiseks vaja määrata eksporditud mudeli allikas?
- Kas CMLE saab lugeda Google'i pilvesalvestuse andmeid ja kasutada järelduste tegemiseks konkreetset koolitatud mudelit?
- Kas Tensorflow't saab kasutada sügavate närvivõrkude (DNN) treenimiseks ja järelduste tegemiseks?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid jaotisest Masinõppes edasijõudmine