V uvedeném příkladu modelu Keras v oblasti umělé inteligence je ve vrstvách použito několik aktivačních funkcí. Aktivační funkce hrají klíčovou roli v neuronových sítích, protože zavádějí nelinearitu a umožňují síti učit se složité vzorce a provádět přesné předpovědi. V Keras lze aktivační funkce specifikovat pro každou vrstvu modelu, což umožňuje flexibilitu při navrhování síťové architektury.
Aktivační funkce použité ve vrstvách modelu Keras v příkladu jsou následující:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU je jednou z nejčastěji používaných aktivačních funkcí v hlubokém učení. Je definován jako f(x) = max(0, x), kde x je vstup funkce. ReLU nastaví všechny záporné hodnoty na nulu a ponechá kladné hodnoty beze změny. Tato aktivační funkce je výpočetně efektivní a pomáhá při zmírňování problému mizejícího gradientu.
2. Softmax: Softmax se často používá v poslední vrstvě vícetřídního klasifikačního problému. Převádí výstup předchozí vrstvy na rozdělení pravděpodobnosti po třídách. Softmax je definován jako f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), kde x[i] je vstup do funkce pro třídu i a součet je převzat třídy. Výstupní hodnoty funkce softmax se sčítají do 1, takže je vhodná pro pravděpodobnostní interpretace.
3. Sigmoid: Sigmoid je oblíbená aktivační funkce používaná v problémech binární klasifikace. Mapuje vstup na hodnotu mezi 0 a 1, která představuje pravděpodobnost, že vstup patří do kladné třídy. Sigmoid je definován jako f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Je hladký a diferencovatelný, takže je vhodný pro optimalizační algoritmy založené na gradientu.
4. Tanh (hyperbolická tečna): Tanh je podobná sigmoidní funkci, ale mapuje vstup na hodnotu mezi -1 a 1. Je definována jako f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh se často používá ve skrytých vrstvách neuronových sítí, protože zavádí nelinearitu a pomáhá při zachycení složitých vzorů.
Tyto aktivační funkce jsou široce používány v různých architekturách neuronových sítí a byly prokázány jako účinné v různých úlohách strojového učení. Je důležité zvolit vhodnou aktivační funkci na základě aktuálního problému a vlastností dat.
Pro ilustraci použití těchto aktivačních funkcí zvažte jednoduchý příklad neuronové sítě pro klasifikaci obrázků. Vstupní vrstva přijímá hodnoty pixelů obrazu a následující vrstvy aplikují konvoluční operace následované aktivací ReLU pro extrahování prvků. Poslední vrstva používá aktivaci softmax k vytvoření pravděpodobností obrazu patřícího do různých tříd.
Aktivační funkce použité ve vrstvách modelu Keras v daném příkladu jsou ReLU, softmax, sigmoid a tanh. Každá z těchto funkcí slouží specifickému účelu a je vybrána na základě požadavků daného problému. Pochopení role aktivačních funkcí je zásadní při navrhování efektivních architektur neuronových sítí.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Pokrok ve strojovém učení:
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Brání režim Eager distribuované výpočetní funkci TensorFlow?
- Lze cloudová řešení Google použít k oddělení výpočetní techniky od úložiště pro efektivnější trénování modelu ML s velkými daty?
- Nabízí Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatické získávání a konfiguraci zdrojů a zpracovává vypnutí zdrojů po dokončení školení modelu?
- Je možné trénovat modely strojového učení na libovolně velkých souborech dat bez škytavky?
- Vyžaduje při použití CMLE vytvoření verze zadání zdroje exportovaného modelu?
- Může CMLE číst data z úložiště Google Cloud a používat určený trénovaný model pro odvození?
- Lze Tensorflow použít pro trénink a odvození hlubokých neuronových sítí (DNN)?
Další otázky a odpovědi naleznete v části Pokrok ve strojovém učení