U navedenom primjeru Keras modela u području umjetne inteligencije, u slojevima se koristi nekoliko aktivacijskih funkcija. Funkcije aktivacije igraju ključnu ulogu u neuronskim mrežama jer uvode nelinearnost, omogućujući mreži da nauči složene obrasce i napravi točna predviđanja. U Kerasu se funkcije aktivacije mogu odrediti za svaki sloj modela, što omogućuje fleksibilnost u projektiranju mrežne arhitekture.
Aktivacijske funkcije korištene u slojevima Keras modela u primjeru su sljedeće:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU je jedna od najčešće korištenih aktivacijskih funkcija u dubokom učenju. Definiran je kao f(x) = max(0, x), gdje je x ulaz u funkciju. ReLU postavlja sve negativne vrijednosti na nulu i zadržava pozitivne vrijednosti nepromijenjenima. Ova je funkcija aktivacije računalno učinkovita i pomaže u ublažavanju problema nestajanja gradijenta.
2. Softmax: Softmax se često koristi u zadnjem sloju problema klasifikacije više klasa. Pretvara izlaz prethodnog sloja u distribuciju vjerojatnosti po klasama. Softmax je definiran kao f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), gdje je x[i] ulaz u funkciju za klasu i, a zbroj se preuzima za sve klase. Izlazne vrijednosti funkcije softmax zbroje se do 1, što je čini prikladnom za probabilistička tumačenja.
3. Sigmoid: Sigmoid je popularna aktivacijska funkcija koja se koristi u problemima binarne klasifikacije. Preslikava ulaz u vrijednost između 0 i 1, što predstavlja vjerojatnost da ulaz pripada pozitivnoj klasi. Sigmoid je definiran kao f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Glatko je i diferencijabilno, što ga čini prikladnim za optimizacijske algoritme temeljene na gradijentu.
4. Tanh (hiperbolički tangens): Tanh je sličan sigmoidnoj funkciji, ali preslikava ulaz na vrijednost između -1 i 1. Definiran je kao f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh se često koristi u skrivenim slojevima neuronskih mreža jer uvodi nelinearnost i pomaže u hvatanju složenih uzoraka.
Ove se aktivacijske funkcije naširoko koriste u različitim arhitekturama neuronskih mreža i pokazale su se učinkovitima u različitim zadacima strojnog učenja. Važno je odabrati odgovarajuću funkciju aktivacije na temelju problema o kojem se radi i karakteristika podataka.
Za ilustraciju upotrebe ovih aktivacijskih funkcija, razmotrite jednostavan primjer neuronske mreže za klasifikaciju slika. Ulazni sloj prima vrijednosti piksela slike, a sljedeći slojevi primjenjuju konvolucijske operacije nakon kojih slijedi ReLU aktivacija za izdvajanje značajki. Završni sloj koristi softmax aktivaciju za izradu vjerojatnosti pripadnosti slike različitim klasama.
Aktivacijske funkcije koje se koriste u slojevima Kerasovog modela u navedenom primjeru su ReLU, softmax, sigmoid i tanh. Svaka od ovih funkcija služi određenoj svrsi i odabire se na temelju zahtjeva problema. Razumijevanje uloge aktivacijskih funkcija ključno je u dizajniranju učinkovitih arhitektura neuronskih mreža.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u strojnom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Sprečava li eager mod funkcionalnost distribuiranog računalstva TensorFlowa?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za odvajanje računalstva od pohrane radi učinkovitije obuke ML modela s velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsko prikupljanje i konfiguraciju resursa i upravlja li isključivanjem resursa nakon završetka obuke modela?
- Je li moguće trenirati modele strojnog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, zahtijeva li stvaranje verzije navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati podatke iz Google Cloud pohrane i koristiti određeni obučeni model za zaključivanje?
- Može li se Tensorflow koristiti za obuku i zaključivanje dubokih neuronskih mreža (DNN)?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Napredak u strojnom učenju