Sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa larangan ng malalim na pag-aaral, ang pag-uuri ng mga neural network ay mga pangunahing tool para sa mga gawain tulad ng pagkilala sa imahe, pagproseso ng natural na wika, at higit pa. Kapag tinatalakay ang output ng isang klasipikasyon na neural network, napakahalagang maunawaan ang konsepto ng pamamahagi ng posibilidad sa pagitan ng mga klase. Ang pahayag na "Para sa isang klasipikasyon ng neural network, ang resulta ay dapat na isang probability distribution sa pagitan ng mga klase" ay totoo nga.
Sa isang gawain sa pag-uuri, ang isang neural network ay idinisenyo upang magtalaga ng mga punto ng data ng input sa mga partikular na kategorya o klase. Pinoproseso ng network ang data ng pag-input sa pamamagitan ng maraming mga layer ng magkakaugnay na mga neuron, ang bawat layer ay nag-aaplay ng isang hanay ng mga pagbabago sa data ng pag-input. Ang huling layer ng neural network ay karaniwang binubuo ng mga node na tumutugma sa iba't ibang klase sa gawain ng pag-uuri.
Sa yugto ng pagsasanay ng neural network, natututo ang modelo na ayusin ang mga parameter nito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang output at ang aktwal na mga label ng data ng pagsasanay. Kasama sa prosesong ito ang pag-optimize ng function ng pagkawala, na binibilang ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hinulaang probabilidad ng klase at ng totoong mga label ng klase. Sa pamamagitan ng paulit-ulit na pag-update ng mga parameter ng network sa pamamagitan ng mga pamamaraan tulad ng backpropagation at gradient descent, unti-unting pinapabuti ng modelo ang kakayahang gumawa ng mga tumpak na hula.
Ang output ng isang klasipikasyon na neural network ay madalas na kinakatawan bilang isang probability distribution sa mga klase. Nangangahulugan ito na para sa bawat input data point, ang network ay gumagawa ng isang hanay ng mga probabilidad ng klase, na nagpapahiwatig ng posibilidad ng input na kabilang sa bawat klase. Ang mga probabilidad ay karaniwang na-normalize sa kabuuan ng isa, na tinitiyak na ang mga ito ay kumakatawan sa isang wastong pamamahagi ng posibilidad.
Halimbawa, sa isang simpleng gawain sa pag-uuri ng binary kung saan ang mga klase ay "pusa" at "aso," ang output ng neural network ay maaaring [0.8, 0.2], na nagpapahiwatig na ang modelo ay 80% kumpiyansa na ang input ay isang pusa at 20% ang tiwala na ito ay isang aso. Sa isang senaryo ng pag-uuri ng maraming klase na may mga klase gaya ng "kotse," "bus," at "bisikleta," maaaring magmukhang [0.6, 0.3, 0.1] ang output, na nagpapakita ng mga probabilidad ng modelo para sa bawat klase.
Ang probabilistic na output na ito ay mahalaga sa ilang kadahilanan. Una, nagbibigay ito ng sukatan ng kumpiyansa ng modelo sa mga hula nito, na nagpapahintulot sa mga user na masuri ang pagiging maaasahan ng mga resulta ng pag-uuri. Bukod pa rito, ang pamamahagi ng probabilidad ay maaaring gamitin upang gumawa ng mga desisyon batay sa kawalan ng katiyakan ng modelo, halimbawa, sa pamamagitan ng pagtatakda ng threshold para sa pagtanggap ng mga hula o sa pamamagitan ng paggamit ng mga diskarte tulad ng softmax upang i-convert ang mga hilaw na output sa mga probabilidad.
Ang pahayag na "Para sa isang classification neural network, ang resulta ay dapat na isang probability distribution sa pagitan ng mga klase" ay tumpak na kumukuha ng isang pangunahing aspeto kung paano gumagana ang classification neural networks. Sa pamamagitan ng paggawa ng mga probability distribution sa mga klase, ang mga network na ito ay nagbibigay-daan sa mas nuanced at nagbibigay-kaalaman na mga hula na mahalaga para sa isang malawak na hanay ng mga real-world na aplikasyon.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch:
- Kung nais ng isang tao na makilala ang mga kulay na imahe sa isang convolutional neural network, kailangan ba ng isa na magdagdag ng isa pang dimensyon mula sa pagre-rego ng mga gray scale na imahe?
- Maaari bang isaalang-alang ang activation function na gayahin ang isang neuron sa utak na may alinman sa pagpapaputok o hindi?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- Ang pagkawala ba sa labas ng sample ay isang pagkawala ng pagpapatunay?
- Dapat bang gumamit ng tensor board para sa praktikal na pagsusuri ng isang PyTorch run neural network model o sapat na ang matplotlib?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- Ang pagpapatakbo ba ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay isang napakasimpleng proseso?
- Maihahambing ba ang isang regular na neural network sa isang function ng halos 30 bilyong variable?
- Ano ang pinakamalaking convolutional neural network na ginawa?
- Kung ang input ay ang listahan ng mga numpy array na nag-iimbak ng heatmap na siyang output ng ViTPose at ang hugis ng bawat numpy file ay [1, 17, 64, 48] na tumutugma sa 17 key point sa katawan, aling algorithm ang maaaring gamitin?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLPP Deep Learning gamit ang Python at PyTorch