I det gitte eksempelet på en Keras-modell innen kunstig intelligens, brukes flere aktiveringsfunksjoner i lagene. Aktiveringsfunksjoner spiller en avgjørende rolle i nevrale nettverk da de introduserer ikke-linearitet, noe som gjør det mulig for nettverket å lære komplekse mønstre og lage nøyaktige spådommer. I Keras kan aktiveringsfunksjoner spesifiseres for hvert lag av modellen, noe som gir fleksibilitet i utformingen av nettverksarkitekturen.
Aktiveringsfunksjonene som brukes i lagene til Keras-modellen i eksemplet er som følger:
1. ReLU (Retified Linear Unit): ReLU er en av de mest brukte aktiveringsfunksjonene innen dyp læring. Den er definert som f(x) = max(0, x), der x er inngangen til funksjonen. ReLU setter alle negative verdier til null og holder de positive verdiene uendret. Denne aktiveringsfunksjonen er beregningseffektiv og hjelper til med å redusere problemet med forsvinnende gradient.
2. Softmax: Softmax brukes ofte i det siste laget av et flerklasses klassifiseringsproblem. Den konverterer utdataene fra forrige lag til en sannsynlighetsfordeling over klassene. Softmax er definert som f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), der x[i] er inngangen til funksjonen for klasse i, og summen tas over alle klasser. Utgangsverdiene til softmax-funksjonen summerer opp til 1, noe som gjør den egnet for sannsynlighetstolkninger.
3. Sigmoid: Sigmoid er en populær aktiveringsfunksjon som brukes i binære klassifiseringsproblemer. Den kartlegger inngangen til en verdi mellom 0 og 1, som representerer sannsynligheten for at inngangen tilhører den positive klassen. Sigmoid er definert som f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Den er jevn og differensierbar, noe som gjør den egnet for gradientbaserte optimaliseringsalgoritmer.
4. Tanh (hyperbolsk tangens): Tanh ligner på sigmoid-funksjonen, men kartlegger inngangen til en verdi mellom -1 og 1. Den er definert som f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh brukes ofte i de skjulte lagene av nevrale nettverk da det introduserer ikke-linearitet og hjelper til med å fange komplekse mønstre.
Disse aktiveringsfunksjonene er mye brukt i forskjellige nevrale nettverksarkitekturer og har vist seg effektive i forskjellige maskinlæringsoppgaver. Det er viktig å velge riktig aktiveringsfunksjon basert på problemet og egenskapene til dataene.
For å illustrere bruken av disse aktiveringsfunksjonene, vurder et enkelt eksempel på et nevralt nettverk for bildeklassifisering. Inndatalaget mottar pikselverdiene til et bilde, og de påfølgende lagene bruker konvolusjonsoperasjoner etterfulgt av ReLU-aktivering for å trekke ut funksjoner. Det siste laget bruker softmax-aktivering for å produsere sannsynlighetene for at bildet tilhører forskjellige klasser.
Aktiveringsfunksjonene som brukes i lagene til Keras-modellen i det gitte eksemplet er ReLU, softmax, sigmoid og tanh. Hver av disse funksjonene tjener et bestemt formål og velges basert på kravene til problemet. Å forstå rollen til aktiveringsfunksjoner er avgjørende for å designe effektive nevrale nettverksarkitekturer.
Andre nyere spørsmål og svar vedr Fremgang i maskinlæring:
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hindrer ivrig modus den distribuerte databehandlingsfunksjonaliteten til TensorFlow?
- Kan Googles skyløsninger brukes til å koble fra databehandling fra lagring for en mer effektiv opplæring av ML-modellen med big data?
- Tilbyr Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk ressursanskaffelse og konfigurasjon og håndterer ressursavslutning etter at opplæringen av modellen er fullført?
- Er det mulig å trene maskinlæringsmodeller på vilkårlig store datasett uten problemer?
- Når du bruker CMLE, krever oppretting av en versjon at du spesifiserer en kilde for en eksportert modell?
- Kan CMLE lese fra Google Cloud-lagringsdata og bruke en spesifisert opplært modell for slutninger?
- Kan Tensorflow brukes til trening og inferens av dype nevrale nettverk (DNN)?
Se flere spørsmål og svar i Avansere i maskinlæring