In die gegewe voorbeeld van 'n Keras-model in die veld van Kunsmatige Intelligensie, word verskeie aktiveringsfunksies in die lae gebruik. Aktiveringsfunksies speel 'n deurslaggewende rol in neurale netwerke aangesien dit nie-lineariteit bekendstel, wat die netwerk in staat stel om komplekse patrone te leer en akkurate voorspellings te maak. In Keras kan aktiveringsfunksies vir elke laag van die model gespesifiseer word, wat buigsaamheid in die ontwerp van die netwerkargitektuur moontlik maak.
Die aktiveringsfunksies wat in die lae van die Keras-model in die voorbeeld gebruik word, is soos volg:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU is een van die mees gebruikte aktiveringsfunksies in diep leer. Dit word gedefinieer as f(x) = maks(0, x), waar x die invoer na die funksie is. ReLU stel alle negatiewe waardes op nul en hou die positiewe waardes onveranderd. Hierdie aktiveringsfunksie is rekenaardoeltreffend en help om die verdwynende gradiëntprobleem te versag.
2. Softmax: Softmax word dikwels gebruik in die laaste laag van 'n multi-klas klassifikasie probleem. Dit skakel die uitset van die vorige laag om in 'n waarskynlikheidsverdeling oor die klasse. Softmax word gedefinieer as f(x) = exp(x[i])/som(exp(x[j])), waar x[i] die invoer na die funksie vir klas i is, en die som word oor al klasse. Die uitsetwaardes van softmax-funksie som op 1, wat dit geskik maak vir waarskynlikheidsinterpretasies.
3. Sigmoid: Sigmoid is 'n gewilde aktiveringsfunksie wat in binêre klassifikasieprobleme gebruik word. Dit karteer die invoer na 'n waarde tussen 0 en 1, wat die waarskynlikheid verteenwoordig dat die inset aan die positiewe klas behoort. Sigmoïed word gedefinieer as f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Dit is glad en differensieerbaar, wat dit geskik maak vir gradiënt-gebaseerde optimaliseringsalgoritmes.
4. Tanh (hiperboliese tangens): Tanh is soortgelyk aan die sigmoïed funksie maar karteer die invoer na 'n waarde tussen -1 en 1. Dit word gedefinieer as f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh word dikwels gebruik in die verborge lae van neurale netwerke aangesien dit nie-lineariteit bekendstel en help om komplekse patrone vas te lê.
Hierdie aktiveringsfunksies word wyd gebruik in verskeie neurale netwerkargitekture en is doeltreffend in verskillende masjienleertake bewys. Dit is belangrik om die toepaslike aktiveringsfunksie te kies gebaseer op die probleem wat voorhande is en die eienskappe van die data.
Om die gebruik van hierdie aktiveringsfunksies te illustreer, oorweeg 'n eenvoudige voorbeeld van 'n neurale netwerk vir beeldklassifikasie. Die invoerlaag ontvang die pixelwaardes van 'n beeld, en die daaropvolgende lae pas konvolusionele bewerkings toe gevolg deur ReLU-aktivering om kenmerke te onttrek. Die laaste laag gebruik softmax-aktivering om die waarskynlikhede van die beeld wat aan verskillende klasse behoort te produseer.
Die aktiveringsfunksies wat in die lae van die Keras-model in die gegewe voorbeeld gebruik word, is ReLU, softmax, sigmoid en tanh. Elkeen van hierdie funksies dien 'n spesifieke doel en word gekies op grond van die vereistes van die probleem. Om die rol van aktiveringsfunksies te verstaan, is van kardinale belang in die ontwerp van effektiewe neurale netwerkargitekture.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v Bevorder in masjienleer:
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Verhinder die gretige modus die verspreide rekenaarfunksie van TensorFlow?
- Kan Google-wolkoplossings gebruik word om rekenaars van berging te ontkoppel vir 'n meer doeltreffende opleiding van die ML-model met groot data?
- Bied die Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) outomatiese hulpbronverkryging en -konfigurasie en hanteer hulpbronafskakeling nadat die opleiding van die model voltooi is?
- Is dit moontlik om masjienleermodelle op arbitrêr groot datastelle op te lei sonder enige haakplekke?
- Wanneer CMLE gebruik word, vereis die skep van 'n weergawe dat 'n bron van 'n uitgevoerde model gespesifiseer word?
- Kan CMLE van Google Wolk-bergingdata lees en 'n gespesifiseerde opgeleide model vir afleidings gebruik?
- Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
Bekyk meer vrae en antwoorde in Vooruitgang in masjienleer