კერას მოდელის მოცემულ მაგალითში ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, რამდენიმე აქტივაციის ფუნქცია გამოიყენება ფენებში. აქტივაციის ფუნქციები გადამწყვეტ როლს თამაშობს ნერვულ ქსელებში, რადგან ისინი წარმოადგენენ არაწრფივობას, რაც საშუალებას აძლევს ქსელს ისწავლოს რთული შაბლონები და გააკეთოს ზუსტი პროგნოზები. Keras-ში, აქტივაციის ფუნქციების დაზუსტება შესაძლებელია მოდელის თითოეული ფენისთვის, რაც მოქნილობის საშუალებას იძლევა ქსელის არქიტექტურის დიზაინში.
მაგალითში Keras მოდელის ფენებში გამოყენებული აქტივაციის ფუნქციები შემდეგია:
1. ReLU (გასწორებული ხაზოვანი ერთეული): ReLU არის ერთ-ერთი ყველაზე ხშირად გამოყენებული აქტივაციის ფუნქცია ღრმა სწავლაში. იგი განისაზღვრება როგორც f(x) = max(0, x), სადაც x არის ფუნქციის შეყვანა. ReLU აყენებს ყველა უარყოფით მნიშვნელობას ნულზე და ინარჩუნებს დადებით მნიშვნელობებს უცვლელად. ეს აქტივაციის ფუნქცია გამოთვლით ეფექტურია და ეხმარება გაქრობის გრადიენტის პრობლემის შერბილებაში.
2. Softmax: Softmax ხშირად გამოიყენება მრავალკლასიანი კლასიფიკაციის პრობლემის ბოლო ფენაში. ის გარდაქმნის წინა ფენის გამომავალს ალბათობის განაწილებად კლასებზე. Softmax განისაზღვრება, როგორც f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), სადაც x[i] არის ფუნქციის შეყვანა i კლასისთვის და ჯამი აღებულია ყველა კლასები. softmax ფუნქციის გამომავალი მნიშვნელობები ჯამდება 1-მდე, რაც მას შესაფერისს ხდის ალბათური ინტერპრეტაციებისთვის.
3. სიგმოიდი: სიგმოიდი არის პოპულარული აქტივაციის ფუნქცია, რომელიც გამოიყენება ორობითი კლასიფიკაციის პრობლემებში. იგი ასახავს შეყვანის მნიშვნელობას 0-დან 1-მდე, რაც წარმოადგენს შეყვანის ალბათობას დადებით კლასს. სიგმოიდი განისაზღვრება როგორც f(x) = 1/(1 + exp(-x)). ის გლუვი და დიფერენცირებადია, რაც მას შესაფერისია გრადიენტზე დაფუძნებული ოპტიმიზაციის ალგორითმებისთვის.
4. Tanh (ჰიპერბოლური ტანგენტი): Tanh მსგავსია სიგმოიდური ფუნქციის, მაგრამ შეყვანის ასახავს მნიშვნელობას -1-დან 1-მდე. იგი განისაზღვრება როგორც f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh ხშირად გამოიყენება ნერვული ქსელების ფარულ ფენებში, რადგან ის შემოაქვს არაწრფივობას და ეხმარება რთული შაბლონების აღქმაში.
ეს აქტივაციის ფუნქციები ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა ნერვული ქსელის არქიტექტურაში და დადასტურდა, რომ ეფექტურია მანქანური სწავლების სხვადასხვა ამოცანებში. მნიშვნელოვანია აირჩიოთ შესაბამისი აქტივაციის ფუნქცია არსებული პრობლემისა და მონაცემთა მახასიათებლების მიხედვით.
ამ აქტივაციის ფუნქციების გამოყენების საილუსტრაციოდ, განიხილეთ ნერვული ქსელის მარტივი მაგალითი გამოსახულების კლასიფიკაციისთვის. შეყვანის ფენა იღებს გამოსახულების პიქსელების მნიშვნელობებს, ხოლო შემდგომი ფენები იყენებენ კონვოლუციურ ოპერაციებს, რასაც მოჰყვება ReLU აქტივაცია ფუნქციების ამოსაღებად. საბოლოო ფენა იყენებს softmax აქტივაციას სხვადასხვა კლასების კუთვნილი გამოსახულების ალბათობის შესაქმნელად.
მოცემულ მაგალითში Keras მოდელის შრეებში გამოყენებული აქტივაციის ფუნქციებია ReLU, softmax, sigmoid და tanh. თითოეული ეს ფუნქცია ემსახურება კონკრეტულ მიზანს და არჩეულია პრობლემის მოთხოვნებიდან გამომდინარე. აქტივაციის ფუნქციების როლის გაგება გადამწყვეტია ეფექტური ნერვული ქსელის არქიტექტურის შემუშავებაში.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები ავტომატური სწავლის განვითარება:
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- ხელს უშლის თუ არა მონდომების რეჟიმი TensorFlow-ის განაწილებულ გამოთვლით ფუნქციას?
- შეიძლება თუ არა Google-ის ღრუბლოვანი გადაწყვეტილებების გამოყენება კომპიუტერის საცავიდან გამოყოფისთვის ML მოდელის უფრო ეფექტური ტრენინგისთვის დიდი მონაცემებით?
- გთავაზობთ თუ არა Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) რესურსების ავტომატურ მოპოვებას და კონფიგურაციას და ამუშავებს რესურსების გამორთვას მოდელის ტრენინგის დასრულების შემდეგ?
- შესაძლებელია თუ არა მანქანური სწავლების მოდელების სწავლება თვითნებურად დიდ მონაცემთა ნაკრებებზე, შეფერხებების გარეშე?
- CMLE-ის გამოყენებისას საჭიროა თუ არა ვერსიის შესაქმნელად ექსპორტირებული მოდელის წყაროს მითითება?
- შეუძლია თუ არა CMLE-ს წაიკითხოს Google Cloud-ის საცავის მონაცემები და გამოიყენოს განსაზღვრული გაწვრთნილი მოდელი დასკვნისთვის?
- შეიძლება თუ არა Tensorflow-ის გამოყენება ღრმა ნერვული ქსელების (DNN) ტრენინგისა და დასკვნებისთვის?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი მანქანურ სწავლაში წინსვლაში