V uvedenom príklade modelu Keras v oblasti umelej inteligencie je vo vrstvách použitých viacero aktivačných funkcií. Aktivačné funkcie zohrávajú kľúčovú úlohu v neurónových sieťach, pretože zavádzajú nelinearitu, čo umožňuje sieti učiť sa zložité vzorce a robiť presné predpovede. V Kerase môžu byť aktivačné funkcie špecifikované pre každú vrstvu modelu, čo umožňuje flexibilitu pri navrhovaní sieťovej architektúry.
Aktivačné funkcie použité vo vrstvách modelu Keras v príklade sú nasledovné:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU je jednou z najčastejšie používaných aktivačných funkcií v hlbokom učení. Je definovaný ako f(x) = max(0, x), kde x je vstup do funkcie. ReLU nastaví všetky záporné hodnoty na nulu a ponechá kladné hodnoty nezmenené. Táto aktivačná funkcia je výpočtovo efektívna a pomáha pri zmierňovaní problému miznúceho gradientu.
2. Softmax: Softmax sa často používa v poslednej vrstve problému klasifikácie viacerých tried. Konvertuje výstup predchádzajúcej vrstvy na rozdelenie pravdepodobnosti v triedach. Softmax je definovaný ako f(x) = exp(x[i])/súčet (exp(x[j])), kde x[i] je vstup do funkcie pre triedu i a súčet preberá všetky triedy. Výstupné hodnoty funkcie softmax sú sčítané do 1, vďaka čomu je vhodná na pravdepodobnostné interpretácie.
3. Sigmoid: Sigmoid je populárna aktivačná funkcia používaná v problémoch binárnej klasifikácie. Mapuje vstup na hodnotu medzi 0 a 1, ktorá predstavuje pravdepodobnosť, že vstup patrí do pozitívnej triedy. Sigmoid je definovaný ako f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Je plynulý a diferencovateľný, vďaka čomu je vhodný pre optimalizačné algoritmy založené na gradiente.
4. Tanh (hyperbolická tangens): Tanh je podobná sigmoidnej funkcii, ale mapuje vstup na hodnotu medzi -1 a 1. Je definovaná ako f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh sa často používa v skrytých vrstvách neurónových sietí, pretože zavádza nelinearitu a pomáha pri zachytávaní zložitých vzorov.
Tieto aktivačné funkcie sú široko používané v rôznych architektúrach neurónových sietí a ukázali sa ako účinné pri rôznych úlohách strojového učenia. Je dôležité zvoliť vhodnú aktivačnú funkciu na základe daného problému a charakteristík údajov.
Na ilustráciu použitia týchto aktivačných funkcií zvážte jednoduchý príklad neurónovej siete na klasifikáciu obrázkov. Vstupná vrstva prijíma hodnoty pixelov obrázka a nasledujúce vrstvy aplikujú konvolučné operácie, po ktorých nasleduje aktivácia ReLU na extrahovanie prvkov. Posledná vrstva využíva aktiváciu softmax na vytvorenie pravdepodobnosti obrazu patriaceho do rôznych tried.
Aktivačné funkcie použité vo vrstvách modelu Keras v danom príklade sú ReLU, softmax, sigmoid a tanh. Každá z týchto funkcií slúži špecifickému účelu a je vybraná na základe požiadaviek daného problému. Pochopenie úlohy aktivačných funkcií je kľúčové pri navrhovaní efektívnych architektúr neurónových sietí.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa Pokrok v strojovom učení:
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Bráni dychový režim distribuovanej výpočtovej funkcii TensorFlow?
- Dajú sa cloudové riešenia Google použiť na oddelenie výpočtovej techniky od úložiska pre efektívnejšie trénovanie modelu ML s veľkými dátami?
- Ponúka nástroj Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získavanie a konfiguráciu zdrojov a zabezpečuje ich vypnutie po dokončení školenia modelu?
- Je možné trénovať modely strojového učenia na ľubovoľne veľkých súboroch údajov bez štikútania?
- Vyžaduje si pri použití CMLE vytvorenie verzie špecifikáciu zdroja exportovaného modelu?
- Môže CMLE čítať údaje z úložiska Google Cloud a použiť určený model na odvodenie?
- Môže byť Tensorflow použitý na tréning a odvodenie hlbokých neurónových sietí (DNN)?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v časti Pokrok v strojovom učení