La argumento de kaŝitaj unuoj en profundaj neŭralaj retoj ludas decidan rolon en permesado de personigo de la grandeco kaj formo de la reto. Profundaj neŭralaj retoj estas kunmetitaj de multoblaj tavoloj, ĉiu konsistante el aro de kaŝitaj unuoj. Ĉi tiuj kaŝitaj unuoj respondecas pri kaptado kaj reprezentado de la kompleksaj rilatoj inter la enigo kaj produktaĵdatenoj.
Por kompreni kiel la argumento de kaŝitaj unuoj ebligas personigon, ni devas enprofundiĝi en la strukturon kaj funkciadon de profundaj neŭralaj retoj. En tipa profunda neŭrala reto, la enirtavolo ricevas la krudajn enirdatenojn, kiuj tiam estas pasitaj tra serio de kaŝitaj tavoloj antaŭ atingado de la produktaĵtavolo. Ĉiu kaŝita tavolo estas kunmetita de multoblaj kaŝitaj unuoj, kaj ĉi tiuj unuoj estas konektitaj al la unuoj en la antaŭaj kaj postaj tavoloj.
La nombro da kaŝitaj unuoj en ĉiu tavolo, same kiel la nombro da tavoloj en la reto, povas esti personecigita surbaze de la specifa problemo ĉe mano. Pliigi la nombron da kaŝitaj unuoj en tavolo permesas al la reto kapti pli kompleksajn ŝablonojn kaj rilatojn en la datumoj. Ĉi tio povas esti precipe utila kiam vi traktas grandajn kaj kompleksajn datumajn arojn.
Krome, la formo de la reto ankaŭ povas esti personecigita ĝustigante la nombron da tavoloj. Aldoni pli da tavoloj al la reto ebligas al ĝi lerni hierarkiajn reprezentadojn de la datenoj, kie ĉiu tavolo kaptas malsamajn nivelojn de abstraktado. Ĉi tiu hierarkia reprezentado povas esti utila en taskoj kiel bildrekono, kie objektoj povas esti priskribitaj per kombinaĵo de malaltnivelaj trajtoj (ekz. randoj) kaj altnivelaj konceptoj (ekz. formoj).
Ekzemple, konsideru profundan neŭralan reton uzatan por bilda klasifiko. La eniga tavolo ricevas pikselvalorojn de bildo, kaj la postaj kaŝitaj tavoloj kaptas ĉiam pli kompleksajn ŝablonojn, kiel randojn, teksturojn kaj formojn. La fina kaŝita tavolo kombinas ĉi tiujn ŝablonojn por fari antaŭdiron pri la klaso de la bildo. Agordante la nombron da kaŝitaj unuoj kaj tavoloj, ni povas kontroli la kapablon de la reto kapti malsamajn nivelojn de detalo kaj komplekseco en la bildoj.
Krom personigo de grandeco kaj formo, la argumento de kaŝitaj unuoj ankaŭ permesas personigon de aktivigaj funkcioj. Aktivigaj funkcioj determinas la produktadon de kaŝita unuo bazita sur ĝia enigo. Malsamaj aktivigfunkcioj povas esti uzitaj por enkonduki ne-linearecojn en la reto, ebligante ĝin lerni kaj reprezenti kompleksajn rilatojn en la datenoj. Oftaj aktivigaj funkcioj inkludas sigmoidon, tanh, kaj rektigitan linearan unuon (ReLU).
La argumento de kaŝitaj unuoj en profundaj neŭralaj retoj disponigas flekseblecon en personigo de la grandeco kaj formo de la reto. Ĝustigante la nombron da kaŝitaj unuoj kaj tavoloj, same kiel la elekton de aktivigaj funkcioj, ni povas adapti la kapablon de la reto kapti kaj reprezenti la subestajn ŝablonojn kaj rilatojn en la datumoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj:
- Ĉu profunda lernado povas esti interpretita kiel difinado kaj trejnado de modelo bazita sur profunda neŭrala reto (DNN)?
- Ĉu la kadro TensorFlow de Guglo ebligas pliigi la nivelon de abstraktado en disvolviĝo de maŝinlernado-modeloj (ekz. kun anstataŭigo de kodado per agordo)?
- Ĉu estas ĝuste, ke se datumserio estas granda oni bezonas malpli da taksado, kio signifas, ke la frakcio de la datumaro uzata por taksado povas esti malpliigita kun pliigita grandeco de la datumaro?
- Ĉu oni povas facile kontroli (aldonante kaj forigante) la nombron da tavoloj kaj nombro da nodoj en individuaj tavoloj ŝanĝante la tabelon provizitan kiel la kaŝita argumento de la profunda neŭrala reto (DNN)?
- Kiel rekoni, ke tiu modelo estas tro ekipita?
- Kio estas neŭralaj retoj kaj profundaj neŭralaj retoj?
- Kial profundaj neŭralaj retoj estas nomataj profundaj?
- Kio estas la avantaĝoj kaj malavantaĝoj de aldoni pli da nodoj al DNN?
- Kio estas la malaperanta gradienta problemo?
- Kio estas kelkaj el la malavantaĝoj de uzado de profundaj neŭralaj retoj kompare kun liniaj modeloj?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en Profundaj neŭralaj retoj kaj taksiloj