Ang argumento ng mga nakatagong unit sa malalim na neural network ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagpapahintulot sa pag-customize ng laki at hugis ng network. Ang mga malalim na neural network ay binubuo ng maraming layer, bawat isa ay binubuo ng isang set ng mga nakatagong unit. Ang mga nakatagong unit na ito ay may pananagutan sa pagkuha at pagkatawan sa mga kumplikadong ugnayan sa pagitan ng data ng input at output.
Upang maunawaan kung paano pinapagana ng argumento ng hidden units ang pag-customize, kailangan nating suriin ang istraktura at paggana ng mga malalim na neural network. Sa isang tipikal na deep neural network, natatanggap ng input layer ang raw input data, na pagkatapos ay ipapasa sa isang serye ng mga nakatagong layer bago maabot ang output layer. Ang bawat nakatagong layer ay binubuo ng maraming nakatagong mga yunit, at ang mga yunit na ito ay konektado sa mga yunit sa nakaraan at kasunod na mga layer.
Ang bilang ng mga nakatagong unit sa bawat layer, pati na rin ang bilang ng mga layer sa network, ay maaaring i-customize batay sa partikular na problema sa kamay. Ang pagpapataas ng bilang ng mga nakatagong unit sa isang layer ay nagbibigay-daan sa network na makakuha ng mas kumplikadong mga pattern at relasyon sa data. Maaari itong maging partikular na kapaki-pakinabang kapag nakikitungo sa malalaki at kumplikadong mga dataset.
Bukod dito, ang hugis ng network ay maaari ding ipasadya sa pamamagitan ng pagsasaayos ng bilang ng mga layer. Ang pagdaragdag ng higit pang mga layer sa network ay nagbibigay-daan dito upang matuto ng mga hierarchical na representasyon ng data, kung saan ang bawat layer ay kumukuha ng iba't ibang antas ng abstraction. Ang hierarchical na representasyong ito ay maaaring maging kapaki-pakinabang sa mga gawain tulad ng pagkilala sa imahe, kung saan ang mga bagay ay maaaring ilarawan sa pamamagitan ng kumbinasyon ng mababang antas ng mga tampok (hal., mga gilid) at mataas na antas na mga konsepto (hal, mga hugis).
Halimbawa, isaalang-alang ang isang malalim na neural network na ginagamit para sa pag-uuri ng imahe. Ang input layer ay tumatanggap ng mga pixel value ng isang imahe, at ang kasunod na mga nakatagong layer ay kumukuha ng mga mas kumplikadong pattern, gaya ng mga gilid, texture, at mga hugis. Pinagsasama ng huling nakatagong layer ang mga pattern na ito upang makagawa ng hula tungkol sa klase ng larawan. Sa pamamagitan ng pag-customize sa bilang ng mga nakatagong unit at layer, makokontrol namin ang kapasidad ng network na makuha ang iba't ibang antas ng detalye at pagiging kumplikado sa mga larawan.
Bilang karagdagan sa pagpapasadya ng laki at hugis, ang argumento ng mga nakatagong unit ay nagbibigay-daan din para sa pagpapasadya ng mga pag-andar ng pag-activate. Tinutukoy ng mga activation function ang output ng isang nakatagong unit batay sa input nito. Maaaring gamitin ang iba't ibang activation function para ipakilala ang mga non-linearity sa network, na nagbibigay-daan dito na matuto at kumatawan sa mga kumplikadong relasyon sa data. Kasama sa mga karaniwang activation function ang sigmoid, tanh, at rectified linear unit (ReLU).
Ang argumento ng mga nakatagong unit sa malalim na neural network ay nagbibigay ng flexibility sa pag-customize sa laki at hugis ng network. Sa pamamagitan ng pagsasaayos ng bilang ng mga nakatagong unit at layer, pati na rin ang pagpili ng mga activation function, maaari naming iakma ang kapasidad ng network na makuha at kumatawan sa mga pinagbabatayan na pattern at relasyon sa data.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Malalim na mga neural network at estimator:
- Maaari bang bigyang-kahulugan ang malalim na pag-aaral bilang pagtukoy at pagsasanay sa isang modelo batay sa isang malalim na neural network (DNN)?
- Nagagawa ba ng TensorFlow framework ng Google na pataasin ang antas ng abstraction sa pagbuo ng mga modelo ng machine learning (hal. sa pagpapalit ng coding sa configuration)?
- Tama ba na kung ang dataset ay malaki ang isa ay nangangailangan ng mas kaunting pagsusuri, na nangangahulugan na ang fraction ng dataset na ginamit para sa pagsusuri ay maaaring bawasan sa pagtaas ng laki ng dataset?
- Madali bang kontrolin (sa pamamagitan ng pagdaragdag at pag-alis) ng bilang ng mga layer at bilang ng mga node sa mga indibidwal na layer sa pamamagitan ng pagbabago ng array na ibinigay bilang nakatagong argumento ng deep neural network (DNN)?
- Paano makilala na ang modelo ay overfitted?
- Ano ang mga neural network at malalim na neural network?
- Bakit tinatawag na malalim ang mga deep neural network?
- Ano ang mga pakinabang at disadvantages ng pagdaragdag ng higit pang mga node sa DNN?
- Ano ang nawawalang gradient na problema?
- Ano ang ilan sa mga disbentaha ng paggamit ng malalim na neural network kumpara sa mga linear na modelo?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa mga Deep neural network at estimator
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Mga unang hakbang sa Pag-aaral ng Machine (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Malalim na mga neural network at estimator (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit