Sa ibinigay na halimbawa ng isang modelo ng Keras sa larangan ng Artipisyal na Katalinuhan, maraming activation function ang ginagamit sa mga layer. Ang mga pag-andar ng pag-activate ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa mga neural network habang ipinakilala nila ang non-linearity, na nagbibigay-daan sa network na matuto ng mga kumplikadong pattern at gumawa ng mga tumpak na hula. Sa Keras, maaaring tukuyin ang mga activation function para sa bawat layer ng modelo, na nagbibigay-daan sa flexibility sa pagdidisenyo ng network architecture.
Ang mga activation function na ginamit sa mga layer ng Keras model sa halimbawa ay ang mga sumusunod:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): Ang ReLU ay isa sa pinakakaraniwang ginagamit na activation function sa deep learning. Ito ay tinukoy bilang f(x) = max(0, x), kung saan ang x ay ang input sa function. Itinatakda ng ReLU ang lahat ng negatibong halaga sa zero at pinapanatili ang mga positibong halaga na hindi nagbabago. Ang activation function na ito ay computationally efficient at tumutulong sa pagpapagaan ng nawawalang gradient na problema.
2. Softmax: Ang Softmax ay kadalasang ginagamit sa huling layer ng isang multi-class classification na problema. Kino-convert nito ang output ng nakaraang layer sa isang probability distribution sa mga klase. Ang Softmax ay tinukoy bilang f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), kung saan ang x[i] ay ang input sa function para sa class i, at ang kabuuan ay kinuha sa lahat mga klase. Ang mga halaga ng output ng softmax function ay sum hanggang 1, na ginagawang angkop para sa mga probabilistikong interpretasyon.
3. Sigmoid: Ang Sigmoid ay isang sikat na activation function na ginagamit sa mga problema sa binary classification. Itinama nito ang input sa isang halaga sa pagitan ng 0 at 1, na kumakatawan sa posibilidad ng input na kabilang sa positibong klase. Ang Sigmoid ay tinukoy bilang f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Ito ay makinis at naiba-iba, na ginagawa itong angkop para sa mga algorithm ng pag-optimize na nakabatay sa gradient.
4. Tanh (Hyperbolic Tangent): Ang Tanh ay katulad ng sigmoid function ngunit mina-map ang input sa isang value sa pagitan ng -1 at 1. Ito ay tinukoy bilang f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Ang Tanh ay kadalasang ginagamit sa mga nakatagong layer ng mga neural network habang nagpapakilala ito ng non-linearity at tumutulong sa pagkuha ng mga kumplikadong pattern.
Ang mga activation function na ito ay malawakang ginagamit sa iba't ibang neural network architecture at napatunayang epektibo sa iba't ibang gawain sa machine learning. Mahalagang piliin ang naaangkop na activation function batay sa problema sa kamay at sa mga katangian ng data.
Upang ilarawan ang paggamit ng mga activation function na ito, isaalang-alang ang isang simpleng halimbawa ng isang neural network para sa pag-uuri ng imahe. Ang input layer ay tumatanggap ng mga pixel value ng isang imahe, at ang mga kasunod na layer ay naglalapat ng mga convolutional operation na sinusundan ng ReLU activation upang i-extract ang mga feature. Ang huling layer ay gumagamit ng softmax activation upang makagawa ng mga probabilidad ng imahe na kabilang sa iba't ibang klase.
Ang mga activation function na ginamit sa mga layer ng Keras model sa ibinigay na halimbawa ay ReLU, softmax, sigmoid, at tanh. Ang bawat isa sa mga function na ito ay nagsisilbi sa isang tiyak na layunin at pinili batay sa mga kinakailangan ng problema. Ang pag-unawa sa papel ng mga activation function ay mahalaga sa pagdidisenyo ng mga epektibong neural network architecture.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Pagsulong sa Pag-aaral ng Makina:
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Pinipigilan ba ng eager mode ang distributed computing functionality ng TensorFlow?
- Magagamit ba ang mga solusyon sa cloud ng Google upang i-decouple ang pag-compute mula sa storage para sa mas mahusay na pagsasanay ng modelong ML na may malaking data?
- Nag-aalok ba ang Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) ng awtomatikong pagkuha at pagsasaayos ng mapagkukunan at pinangangasiwaan ang pagsasara ng mapagkukunan pagkatapos ng pagsasanay ng modelo?
- Posible bang sanayin ang mga modelo ng pag-aaral ng makina sa mga arbitraryong malalaking set ng data nang walang mga hiccups?
- Kapag gumagamit ng CMLE, ang paggawa ng isang bersyon ay nangangailangan ng pagtukoy ng pinagmulan ng isang na-export na modelo?
- Maaari bang magbasa ang CMLE mula sa data ng storage ng Google Cloud at gumamit ng isang tinukoy na sinanay na modelo para sa hinuha?
- Magagamit ba ang Tensorflow para sa pagsasanay at pag-iinference ng mga deep neural network (DNNs)?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Pagsulong sa Machine Learning