У прыведзеным прыкладзе мадэлі Keras у галіне штучнага інтэлекту некалькі функцый актывацыі выкарыстоўваюцца ў слаях. Функцыі актывацыі гуляюць важную ролю ў нейронавых сетках, паколькі яны ўводзяць нелінейнасць, дазваляючы сетцы вывучаць складаныя заканамернасці і рабіць дакладныя прагнозы. У Keras функцыі актывацыі могуць быць вызначаны для кожнага ўзроўню мадэлі, што дазваляе гнутка распрацоўваць сеткавую архітэктуру.
Функцыі актывацыі, якія выкарыстоўваюцца ў пластах мадэлі Keras у прыкладзе, наступныя:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU - адна з найбольш часта выкарыстоўваюцца функцый актывацыі ў глыбокім навучанні. Ён вызначаецца як f(x) = max(0, x), дзе x з'яўляецца ўваходам у функцыю. ReLU усталёўвае ўсе адмоўныя значэнні ў нуль і захоўвае дадатныя значэнні нязменнымі. Гэтая функцыя актывацыі з'яўляецца вылічальна эфектыўнай і дапамагае ў змякчэнні праблемы знікнення градыенту.
2. Softmax: Softmax часта выкарыстоўваецца на апошнім узроўні задачы шматкласавай класіфікацыі. Ён пераўтворыць вывад папярэдняга ўзроўню ў размеркаванне верагоднасці па класах. Softmax вызначаецца як f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), дзе x[i] з'яўляецца уваходам у функцыю для класа i, а сума бярэцца па ўсіх заняткі. Сума выхадных значэнняў функцыі softmax роўная 1, што робіць яе прыдатнай для імавернаснай інтэрпрэтацыі.
3. Sigmoid: Sigmoid - папулярная функцыя актывацыі, якая выкарыстоўваецца ў задачах двайковай класіфікацыі. Ён супастаўляе ўваходныя дадзеныя са значэннем ад 0 да 1, якое прадстаўляе верагоднасць прыналежнасці ўваходных дадзеных да станоўчага класа. Сігмаід вызначаецца як f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Ён гладкі і дыферэнцыраваны, што робіць яго прыдатным для алгарытмаў градыентнай аптымізацыі.
4. Tanh (гіпербалічны тангенс): Tanh падобны на сігмаідную функцыю, але адлюстроўвае ўваходныя дадзеныя ў значэнне ад -1 да 1. Яно вызначаецца як f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh часта выкарыстоўваецца ў схаваных пластах нейронавых сетак, паколькі ён уводзіць нелінейнасць і дапамагае фіксаваць складаныя ўзоры.
Гэтыя функцыі актывацыі шырока выкарыстоўваюцца ў розных архітэктурах нейронных сетак і даказалі сваю эфектыўнасць у розных задачах машыннага навучання. Важна выбраць адпаведную функцыю актывацыі ў залежнасці ад праблемы і характарыстык дадзеных.
Каб праілюстраваць выкарыстанне гэтых функцый актывацыі, разгледзім просты прыклад нейроннай сеткі для класіфікацыі малюнкаў. Уваходны ўзровень атрымлівае значэнні пікселяў выявы, а наступныя пласты прымяняюць згорткавыя аперацыі з наступнай актывацыяй ReLU для вылучэння функцый. Канчатковы ўзровень выкарыстоўвае актывацыю softmax для атрымання верагоднасці прыналежнасці выявы да розных класаў.
Функцыі актывацыі, якія выкарыстоўваюцца ў пластах мадэлі Keras у дадзеным прыкладзе, - гэта ReLU, softmax, sigmoid і tanh. Кожная з гэтых функцый служыць пэўнай мэты і выбіраецца ў залежнасці ад патрабаванняў задачы. Разуменне ролі функцый актывацыі мае вырашальнае значэнне ў распрацоўцы эфектыўных архітэктур нейронных сетак.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Поспехі ў машынным навучанні:
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Ці перашкаджае рэжым Eager функцыянальнасці размеркаваных вылічэнняў TensorFlow?
- Ці можна выкарыстоўваць воблачныя рашэнні Google для аддзялення вылічэнняў ад сховішча для больш эфектыўнага навучання мадэлі ML з вялікімі дадзенымі?
- Ці забяспечвае Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) аўтаматычнае атрыманне і канфігурацыю рэсурсаў і апрацоўвае іх адключэнне пасля завяршэння навучання мадэлі?
- Ці можна навучыць мадэлі машыннага навучання на як заўгодна вялікіх наборах даных без збояў?
- Ці патрабуе пры выкарыстанні CMLE стварэнне версіі ўказання крыніцы экспартаванай мадэлі?
- Ці можа CMLE счытваць дадзеныя з воблачнага сховішча Google і выкарыстоўваць для вываду вызначаную падрыхтаваную мадэль?
- Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашырэнне машыннага навучання".