En la donita ekzemplo de Keras-modelo en la kampo de Artefarita Inteligenteco, pluraj aktivigaj funkcioj estas uzataj en la tavoloj. Aktivigaj funkcioj ludas decidan rolon en neŭralaj retoj ĉar ili enkondukas ne-linearecon, ebligante la reton lerni kompleksajn padronojn kaj fari precizajn prognozojn. En Keras, aktivigaj funkcioj povas esti precizigitaj por ĉiu tavolo de la modelo, permesante flekseblecon en dizajnado de la retarkitekturo.
La aktivigaj funkcioj uzitaj en la tavoloj de la Keras-modelo en la ekzemplo estas kiel sekvas:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU estas unu el la plej ofte uzataj aktivigaj funkcioj en profunda lernado. Ĝi estas difinita kiel f(x) = max(0, x), kie x estas la enigo al la funkcio. ReLU metas ĉiujn negativajn valorojn al nulo kaj tenas la pozitivajn valorojn senŝanĝaj. Tiu aktivigfunkcio estas komputile efika kaj helpas en mildigado de la malaperanta gradientproblemo.
2. Softmax: Softmax estas ofte uzata en la lasta tavolo de multklasa klasifika problemo. Ĝi konvertas la produktaĵon de la antaŭa tavolo en probablan distribuon super la klasoj. Softmax estas difinita kiel f(x) = exp(x[i])/sumo(exp(x[j])), kie x[i] estas la enigo al la funkcio por klaso i, kaj la sumo estas transprenita ĉion klasoj. La produktaĵvaloroj de softmax-funkcio sumas ĝis 1, igante ĝin taŭga por probabilismaj interpretoj.
3. Sigmoido: Sigmoido estas populara aktiviga funkcio uzata en binaraj klasifikproblemoj. Ĝi mapas la enigaĵon al valoro inter 0 kaj 1, reprezentante la probablecon de la enigaĵo apartenanta al la pozitiva klaso. Sigmoido estas difinita kiel f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Ĝi estas glata kaj diferencigebla, igante ĝin taŭga por gradient-bazitaj optimumigaj algoritmoj.
4. Tanh (Hiperbola Tangento): Tanh similas al la sigmoida funkcio sed mapas la enigon al valoro inter -1 kaj 1. Ĝi estas difinita kiel f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(eksp(x) + eksp(-x)). Tanh estas ofte uzata en la kaŝitaj tavoloj de neŭralaj retoj ĉar ĝi enkondukas ne-linearecon kaj helpas kapti kompleksajn ŝablonojn.
Ĉi tiuj aktivigaj funkcioj estas vaste uzataj en diversaj neŭralaj retaj arkitekturoj kaj pruviĝis efikaj en malsamaj maŝinlernadaj taskoj. Gravas elekti la taŭgan aktivigan funkcion bazitan sur la problemo ĉe mano kaj la trajtoj de la datumoj.
Por ilustri la uzadon de ĉi tiuj aktivigaj funkcioj, konsideru simplan ekzemplon de neŭrala reto por bilda klasifiko. La eniga tavolo ricevas la pikselvalorojn de bildo, kaj la postaj tavoloj aplikas konvoluciajn operaciojn sekvitajn per ReLU-aktivigo por ĉerpi ecojn. La fina tavolo uzas softmax-aktivigon por produkti la verŝajnecojn de la bildo apartenanta al malsamaj klasoj.
La aktivigaj funkcioj uzitaj en la tavoloj de la Keras-modelo en la antaŭfiksita ekzemplo estas ReLU, softmax, sigmoid, kaj tanh. Ĉiu el ĉi tiuj funkcioj servas specifan celon kaj estas elektita surbaze de la postuloj de la problemo. Kompreni la rolon de aktivigaj funkcioj estas decida en dizajnado de efikaj neŭralaj retaj arkitekturoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Progresante en Maŝinlernado:
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Ĉu avida reĝimo malhelpas la distribuitan komputikan funkcion de TensorFlow?
- Ĉu Google-nubaj solvoj povas esti uzataj por malkunligi komputadon de stokado por pli efika trejnado de la ML-modelo kun grandaj datumoj?
- Ĉu la Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ofertas aŭtomatan akiron kaj agordon de rimedo kaj pritraktas rimedan ĉesigon post kiam la trejnado de la modelo estas finita?
- Ĉu eblas trejni maŝinlernajn modelojn sur arbitre grandaj datumaj aroj sen singultoj?
- Kiam vi uzas CMLE, ĉu krei version postulas specifi fonton de eksportita modelo?
- Ĉu CMLE povas legi el datumoj de stokado de Google Cloud kaj uzi specifitan trejnitan modelon por konkludo?
- Ĉu Tensorflow povas esti uzata por trejnado kaj inferenco de profundaj neŭralaj retoj (DNN)?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Antaŭenigo en Maŝina Lernado