Esitetyssä tekoälyn alan Keras-mallin esimerkissä kerroksissa käytetään useita aktivointitoimintoja. Aktivointitoiminnoilla on ratkaiseva rooli hermoverkoissa, koska ne tuovat käyttöön epälineaarisuutta, mikä mahdollistaa verkon oppimisen monimutkaisten kuvioiden ja tarkkojen ennusteiden tekemisen. Kerasissa aktivointitoiminnot voidaan määrittää jokaiselle mallin kerrokselle, mikä mahdollistaa joustavuuden verkkoarkkitehtuurin suunnittelussa.
Esimerkin Keras-mallin kerroksissa käytetyt aktivointitoiminnot ovat seuraavat:
1. ReLU (Recified Linear Unit): ReLU on yksi yleisimmin käytetyistä syväoppimisen aktivointitoiminnoista. Se määritellään f(x) = max(0, x), missä x on funktion syöte. ReLU asettaa kaikki negatiiviset arvot nollaan ja pitää positiiviset arvot ennallaan. Tämä aktivointitoiminto on laskennallisesti tehokas ja auttaa lieventämään katoavaa gradienttiongelmaa.
2. Softmax: Softmaxia käytetään usein moniluokkaisen luokitusongelman viimeisessä kerroksessa. Se muuntaa edellisen kerroksen tulosten todennäköisyysjakaumaksi luokkien kesken. Softmax määritellään seuraavasti: f(x) = exp(x[i])/summa(exp(x[j])), missä x[i] on luokan i funktion syöte, ja summa otetaan kaikkiin luokat. Softmax-funktion lähtöarvot summautuvat 1:een, joten se soveltuu todennäköisyyspohjaisiin tulkintaan.
3. Sigmoidi: Sigmoid on suosittu aktivointitoiminto, jota käytetään binääriluokitteluongelmissa. Se kartoittaa syötteen arvoon 0 ja 1 välillä, mikä edustaa todennäköisyyttä, että syöte kuuluu positiiviseen luokkaan. Sigmoidi määritellään seuraavasti: f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Se on sileä ja erottuva, joten se sopii gradienttipohjaisiin optimointialgoritmeihin.
4. Tanh (Hyperbolinen tangentti): Tanh on samanlainen kuin sigmoidifunktio, mutta kartoittaa syötteen arvoon välillä -1 ja 1. Se määritellään f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanhia käytetään usein hermoverkkojen piilossa olevissa kerroksissa, koska se tuo epälineaarisuuden ja auttaa kaappaamaan monimutkaisia kuvioita.
Näitä aktivointitoimintoja käytetään laajasti erilaisissa hermoverkkoarkkitehtuureissa, ja ne ovat osoittautuneet tehokkaiksi erilaisissa koneoppimistehtävissä. On tärkeää valita sopiva aktivointitoiminto käsillä olevan ongelman ja tietojen ominaisuuksien perusteella.
Havainnollistaaksesi näiden aktivointitoimintojen käyttöä, harkitse yksinkertaista esimerkkiä kuvan luokituksen hermoverkosta. Syöttökerros vastaanottaa kuvan pikseliarvot, ja seuraavat kerrokset käyttävät konvoluutiotoimintoja, joita seuraa ReLU-aktivointi ominaisuuksien poimimiseksi. Viimeinen kerros käyttää softmax-aktivointia tuottamaan eri luokkiin kuuluvien kuvan todennäköisyydet.
Keras-mallin kerroksissa käytetyt aktivointitoiminnot tässä esimerkissä ovat ReLU, softmax, sigmoid ja tanh. Jokainen näistä toiminnoista palvelee tiettyä tarkoitusta ja valitaan ongelman vaatimusten perusteella. Aktivointitoimintojen roolin ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää tehokkaiden hermoverkkoarkkitehtuurien suunnittelussa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen Edistyminen koneoppimisessa:
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Estääkö innokas tila TensorFlow'n hajautetun laskentatoiminnon?
- Voidaanko Googlen pilviratkaisujen avulla irrottaa tietojenkäsittely tallennustilasta, jotta ML-mallia voidaan harjoittaa tehokkaammin ison datan kanssa?
- Tarjoaako Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automaattisen resurssien hankinnan ja määrityksen ja hoitaako resurssien sulkemisen mallin koulutuksen jälkeen?
- Onko mahdollista kouluttaa koneoppimismalleja mielivaltaisen suurille tietojoukoille ilman hikkausta?
- Edellyttääkö version luominen viedyn mallin lähteen määrittämistä käytettäessä CMLE:tä?
- Voiko CMLE lukea Google Cloud -tallennustiedoista ja käyttää tiettyä koulutettua mallia johtopäätösten tekemiseen?
- Voidaanko Tensorflowa käyttää syvien hermoverkkojen (DNN) harjoittamiseen ja päättelemiseen?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia kohdassa Advancing in Machine Learning