Argument skrivenih jedinica u dubokim neuronskim mrežama igra ključnu ulogu u omogućavanju prilagođavanja veličine i oblika mreže. Duboke neuronske mreže se sastoje od više slojeva, od kojih se svaki sastoji od skupa skrivenih jedinica. Ove skrivene jedinice su odgovorne za hvatanje i predstavljanje složenih odnosa između ulaznih i izlaznih podataka.
Da bismo razumjeli kako argument skrivenih jedinica omogućava prilagodbu, moramo proći u strukturu i funkcioniranje dubokih neuronskih mreža. U tipičnoj dubokoj neuronskoj mreži, ulazni sloj prima sirove ulazne podatke, koji se zatim prolaze kroz niz skrivenih slojeva prije nego što dođu do izlaznog sloja. Svaki skriveni sloj se sastoji od više skrivenih jedinica, a ove jedinice su povezane sa jedinicama u prethodnom i narednim slojevima.
Broj skrivenih jedinica u svakom sloju, kao i broj slojeva u mreži, može se prilagoditi na osnovu specifičnog problema. Povećanje broja skrivenih jedinica u sloju omogućava mreži da uhvati složenije obrasce i odnose u podacima. Ovo može biti posebno korisno kada se radi o velikim i složenim skupovima podataka.
Osim toga, oblik mreže se također može prilagoditi podešavanjem broja slojeva. Dodavanje više slojeva mreži omogućava joj da nauči hijerarhijske reprezentacije podataka, gdje svaki sloj hvata različite nivoe apstrakcije. Ova hijerarhijska reprezentacija može biti korisna u zadacima kao što je prepoznavanje slika, gdje se objekti mogu opisati kombinacijom karakteristika niskog nivoa (npr. ivice) i koncepata visokog nivoa (npr. oblici).
Na primjer, razmotrite duboku neuronsku mrežu koja se koristi za klasifikaciju slika. Ulazni sloj prima vrijednosti piksela slike, a sljedeći skriveni slojevi snimaju sve složenije obrasce, kao što su ivice, teksture i oblici. Završni skriveni sloj kombinuje ove uzorke kako bi se predvidela klasa slike. Prilagođavanjem broja skrivenih jedinica i slojeva, možemo kontrolisati kapacitet mreže da uhvati različite nivoe detalja i složenosti u slikama.
Osim prilagođavanja veličine i oblika, argument skrivenih jedinica također omogućava prilagođavanje funkcija aktivacije. Aktivacijske funkcije određuju izlaz skrivene jedinice na osnovu njenog ulaza. Različite funkcije aktiviranja mogu se koristiti za uvođenje nelinearnosti u mrežu, omogućavajući joj da nauči i predstavi složene odnose u podacima. Uobičajene funkcije aktivacije uključuju sigmoidnu, tanh i ispravljenu linearnu jedinicu (ReLU).
Argument skrivenih jedinica u dubokim neuronskim mrežama pruža fleksibilnost u prilagođavanju veličine i oblika mreže. Prilagođavanjem broja skrivenih jedinica i slojeva, kao i izborom funkcija aktivacije, možemo prilagoditi kapacitet mreže da uhvati i predstavi osnovne obrasce i odnose u podacima.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Duboke neuronske mreže i procjenitelji:
- Može li se duboko učenje tumačiti kao definiranje i obučavanje modela zasnovanog na dubokoj neuronskoj mreži (DNN)?
- Da li Googleov TensorFlow okvir omogućava povećanje nivoa apstrakcije u razvoju modela mašinskog učenja (npr. zamjenom kodiranja konfiguracijom)?
- Da li je tačno da ako je skup podataka velik potrebno je manje evaluacije, što znači da se udio skupa podataka koji se koristi za evaluaciju može smanjiti s povećanjem veličine skupa podataka?
- Može li se lako kontrolirati (dodavanjem i uklanjanjem) broj slojeva i broj čvorova u pojedinačnim slojevima promjenom niza koji se daje kao skriveni argument duboke neuronske mreže (DNN)?
- Kako prepoznati da je model previše opremljen?
- Šta su neuronske mreže i duboke neuronske mreže?
- Zašto se duboke neuronske mreže nazivaju duboke?
- Koje su prednosti i nedostaci dodavanja više čvorova DNN-u?
- Šta je problem nestajanja gradijenta?
- Koji su neki od nedostataka korištenja dubokih neuronskih mreža u poređenju s linearnim modelima?
Pogledajte više pitanja i odgovora u Dubokim neuronskim mrežama i procjeniteljima