U datom 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, omogućavajući mreži da nauči složene obrasce i napravi tačna predviđanja. U Kerasu, funkcije aktivacije se mogu specificirati za svaki sloj modela, omogućavajući fleksibilnost u dizajniranju mrežne arhitekture.
Funkcije aktivacije korištene u slojevima Keras modela u primjeru su sljedeće:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU je jedna od najčešće korištenih funkcija aktivacije u dubokom učenju. Definira se 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 aktivacijska funkcija je računski efikasna i pomaže u ublažavanju problema nestajanja gradijenta.
2. Softmax: Softmax se često koristi u posljednjem sloju višeklasnog problema klasifikacije. Konvertuje izlaz prethodnog sloja u distribuciju verovatnoće 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 preko svih casovi. Izlazne vrijednosti softmax funkcije su zbir do 1, što je čini pogodnom za probabilističke interpretacije.
3. Sigmoid: Sigmoid je popularna aktivaciona funkcija koja se koristi u problemima binarne klasifikacije. On mapira ulaz u vrijednost između 0 i 1, što predstavlja vjerovatnoću da ulaz pripada pozitivnoj klasi. Sigmoid je definisan kao f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Uglađen je i diferenciran, što ga čini pogodnim za algoritme optimizacije zasnovane na gradijentu.
4. Tanh (Hiperbolični tangent): Tanh je sličan sigmoidnoj funkciji, ali mapira ulaz na vrijednost između -1 i 1. Definiše se 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 obrazaca.
Ove aktivacijske funkcije se široko koriste u različitim arhitekturama neuronskih mreža i dokazano su učinkovite u različitim zadacima mašinskog učenja. Važno je odabrati odgovarajuću aktivacijsku funkciju na osnovu problema i karakteristika podataka.
Da biste ilustrirali upotrebu ovih aktivacijskih funkcija, razmotrite jednostavan primjer neuronske mreže za klasifikaciju slika. Ulazni sloj prima vrijednosti piksela slike, a naredni slojevi primjenjuju konvolucione operacije praćene ReLU aktivacijom kako bi izdvojili karakteristike. Završni sloj koristi softmax aktivaciju da proizvede vjerovatnoću da slika pripada različitim klasama.
Aktivacijske funkcije koje se koriste u slojevima Keras modela u datom primjeru su ReLU, softmax, sigmoid i tanh. Svaka od ovih funkcija služi specifičnoj svrsi i bira se na osnovu zahtjeva problema. Razumijevanje uloge aktivacijskih funkcija je ključno u dizajniranju učinkovite arhitekture neuronskih mreža.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Napredak u mašinskom učenju:
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Da li eager mode sprječava funkcionalnost distribuiranog računanja TensorFlow-a?
- Mogu li se Google rješenja u oblaku koristiti za razdvajanje računarstva od skladišta za efikasniju obuku ML modela sa velikim podacima?
- Nudi li Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatsku akviziciju i konfiguraciju resursa i upravlja li gašenjem resursa nakon što se obuka modela završi?
- Da li je moguće trenirati modele mašinskog učenja na proizvoljno velikim skupovima podataka bez problema?
- Kada koristite CMLE, da li kreiranje verzije zahtijeva navođenje izvora izvezenog modela?
- Može li CMLE čitati iz Google Cloud podataka za pohranu 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 mašinskom učenju