In het gegeven voorbeeld van een Keras-model op het gebied van kunstmatige intelligentie worden meerdere activeringsfuncties gebruikt in de lagen. Activeringsfuncties spelen een cruciale rol in neurale netwerken omdat ze niet-lineariteit introduceren, waardoor het netwerk complexe patronen kan leren en nauwkeurige voorspellingen kan doen. In Keras kunnen activeringsfuncties worden gespecificeerd voor elke laag van het model, wat flexibiliteit mogelijk maakt bij het ontwerpen van de netwerkarchitectuur.
De activeringsfuncties die in de lagen van het Keras-model in het voorbeeld worden gebruikt, zijn als volgt:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU is een van de meest gebruikte activeringsfuncties in deep learning. Het wordt gedefinieerd als f(x) = max(0, x), waarbij x de invoer voor de functie is. ReLU zet alle negatieve waarden op nul en houdt de positieve waarden ongewijzigd. Deze activeringsfunctie is rekenkundig efficiënt en helpt bij het verminderen van het verdwijnende gradiëntprobleem.
2. Softmax: Softmax wordt vaak gebruikt in de laatste laag van een classificatieprobleem met meerdere klassen. Het zet de output van de vorige laag om in een kansverdeling over de klassen. Softmax is gedefinieerd als f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), waarbij x[i] de invoer is voor de functie voor klasse i, en de som wordt over alle klassen. De uitvoerwaarden van de softmax-functie tellen op tot 1, waardoor deze geschikt is voor probabilistische interpretaties.
3. Sigmoid: Sigmoid is een populaire activeringsfunctie die wordt gebruikt bij binaire classificatieproblemen. Het wijst de invoer toe aan een waarde tussen 0 en 1, die de waarschijnlijkheid vertegenwoordigt dat de invoer tot de positieve klasse behoort. Sigmoïde wordt gedefinieerd als f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Het is soepel en differentieerbaar, waardoor het geschikt is voor op gradiënt gebaseerde optimalisatie-algoritmen.
4. Tanh (hyperbolische tangens): Tanh is vergelijkbaar met de sigmoïde functie, maar wijst de invoer toe aan een waarde tussen -1 en 1. Het wordt gedefinieerd als f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh wordt vaak gebruikt in de verborgen lagen van neurale netwerken omdat het niet-lineariteit introduceert en helpt bij het vastleggen van complexe patronen.
Deze activeringsfuncties worden veel gebruikt in verschillende neurale netwerkarchitecturen en zijn effectief gebleken bij verschillende machine learning-taken. Het is belangrijk om de juiste activeringsfunctie te kiezen op basis van het probleem en de kenmerken van de gegevens.
Om het gebruik van deze activeringsfuncties te illustreren, beschouwen we een eenvoudig voorbeeld van een neuraal netwerk voor beeldclassificatie. De invoerlaag ontvangt de pixelwaarden van een afbeelding en de daaropvolgende lagen passen convolutionele bewerkingen toe, gevolgd door ReLU-activering om functies te extraheren. De laatste laag gebruikt softmax-activering om de waarschijnlijkheid te produceren dat de afbeelding tot verschillende klassen behoort.
De activeringsfuncties die in de lagen van het Keras-model in het gegeven voorbeeld worden gebruikt, zijn ReLU, softmax, sigmoid en tanh. Elk van deze functies heeft een specifiek doel en wordt gekozen op basis van de vereisten van het probleem. Het begrijpen van de rol van activeringsfuncties is cruciaal bij het ontwerpen van effectieve neurale netwerkarchitecturen.
Andere recente vragen en antwoorden over Vooruitgang in machine learning:
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Voorkomt de enthousiaste modus de gedistribueerde computerfunctionaliteit van TensorFlow?
- Kunnen de cloudoplossingen van Google worden gebruikt om computergebruik los te koppelen van opslag, voor een efficiëntere training van het ML-model met big data?
- Biedt de Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatische acquisitie en configuratie van bronnen en wordt het afsluiten van bronnen afgehandeld nadat de training van het model is voltooid?
- Is het mogelijk om machine learning-modellen zonder haperingen te trainen op willekeurig grote datasets?
- Moet bij het gebruik van CMLE voor het maken van een versie een bron van een geëxporteerd model worden opgegeven?
- Kan CMLE gegevens uit Google Cloud-opslag lezen en een gespecificeerd getraind model gebruiken voor gevolgtrekking?
- Kan Tensorflow worden gebruikt voor training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken (DNN's)?
Bekijk meer vragen en antwoorden in Vooruitgang in machine learning