En l'exemple donat d'un model Keras en el camp de la Intel·ligència Artificial, s'utilitzen diverses funcions d'activació a les capes. Les funcions d'activació tenen un paper crucial a les xarxes neuronals, ja que introdueixen no linealitat, permetent a la xarxa aprendre patrons complexos i fer prediccions precises. A Keras, les funcions d'activació es poden especificar per a cada capa del model, permetent flexibilitat en el disseny de l'arquitectura de xarxa.
Les funcions d'activació utilitzades a les capes del model Keras de l'exemple són les següents:
1. ReLU (Unitat lineal rectificada): ReLU és una de les funcions d'activació més utilitzades en l'aprenentatge profund. Es defineix com f(x) = max(0, x), on x és l'entrada de la funció. ReLU posa tots els valors negatius a zero i manté els valors positius sense canvis. Aquesta funció d'activació és computacionalment eficient i ajuda a mitigar el problema del gradient de desaparició.
2. Softmax: Softmax s'utilitza sovint en l'última capa d'un problema de classificació multiclasse. Converteix la sortida de la capa anterior en una distribució de probabilitat sobre les classes. Softmax es defineix com f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), on x[i] és l'entrada de la funció per a la classe i, i la suma s'agafa per tot classes. Els valors de sortida de la funció softmax sumen 1, la qual cosa la fa adequada per a interpretacions probabilístiques.
3. Sigmoide: Sigmoide és una funció d'activació popular utilitzada en problemes de classificació binària. Assigna l'entrada a un valor entre 0 i 1, que representa la probabilitat que l'entrada pertanyi a la classe positiva. El sigmoide es defineix com f(x) = 1/(1 + exp(-x)). És suau i diferenciable, el que el fa adequat per a algorismes d'optimització basats en gradients.
4. Tanh (Tangent hiperbòlica): Tanh és similar a la funció sigmoide però mapeja l'entrada a un valor entre -1 i 1. Es defineix com f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp (-x)). Tanh s'utilitza sovint a les capes ocultes de les xarxes neuronals, ja que introdueix no linealitat i ajuda a capturar patrons complexos.
Aquestes funcions d'activació s'utilitzen àmpliament en diverses arquitectures de xarxes neuronals i s'han demostrat efectives en diferents tasques d'aprenentatge automàtic. És important escollir la funció d'activació adequada en funció del problema en qüestió i de les característiques de les dades.
Per il·lustrar l'ús d'aquestes funcions d'activació, considereu un exemple senzill de xarxa neuronal per a la classificació d'imatges. La capa d'entrada rep els valors de píxels d'una imatge i les capes posteriors apliquen operacions convolucionals seguides de l'activació de ReLU per extreure característiques. La capa final utilitza l'activació softmax per produir les probabilitats que la imatge pertanyi a diferents classes.
Les funcions d'activació utilitzades a les capes del model Keras de l'exemple donat són ReLU, softmax, sigmoid i tanh. Cadascuna d'aquestes funcions té un propòsit específic i s'escull en funció dels requisits del problema. Entendre el paper de les funcions d'activació és crucial per dissenyar arquitectures efectives de xarxes neuronals.
Altres preguntes i respostes recents sobre Avançar en l'aprenentatge automàtic:
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- El mode eager impedeix la funcionalitat de computació distribuïda de TensorFlow?
- Es poden utilitzar les solucions al núvol de Google per desacoblar la informàtica de l'emmagatzematge per a una formació més eficient del model ML amb big data?
- El motor d'aprenentatge automàtic de Google Cloud (CMLE) ofereix l'adquisició i configuració automàtica de recursos i gestiona l'aturada dels recursos un cop finalitzada la formació del model?
- És possible entrenar models d'aprenentatge automàtic en conjunts de dades arbitràriament grans sense cap problema?
- Quan s'utilitza CMLE, la creació d'una versió requereix especificar una font d'un model exportat?
- Pot CMLE llegir dades d'emmagatzematge de Google Cloud i utilitzar un model entrenat específic per a la inferència?
- Es pot utilitzar Tensorflow per a l'entrenament i la inferència de xarxes neuronals profundes (DNN)?
Vegeu més preguntes i respostes a Avançar en l'aprenentatge automàtic