בדוגמה הנתונה של מודל Keras בתחום הבינה המלאכותית, נעשה שימוש במספר פונקציות הפעלה בשכבות. פונקציות הפעלה ממלאות תפקיד מכריע ברשתות עצביות שכן הן מציגות אי-לינאריות, מה שמאפשר לרשת ללמוד דפוסים מורכבים ולבצע תחזיות מדויקות. ב-Keras, ניתן לציין פונקציות הפעלה עבור כל שכבה של המודל, מה שמאפשר גמישות בתכנון ארכיטקטורת הרשת.
פונקציות ההפעלה המשמשות בשכבות של מודל Keras בדוגמה הן כדלקמן:
1. ReLU (יחידה לינארית מתוקנת): ReLU היא אחת מפונקציות ההפעלה הנפוצות ביותר בלמידה עמוקה. הוא מוגדר כ-f(x) = max(0, x), כאשר x הוא הקלט לפונקציה. ReLU מגדיר את כל הערכים השליליים לאפס ושומר על הערכים החיוביים ללא שינוי. פונקציית הפעלה זו יעילה מבחינה חישובית ומסייעת בהפחתת בעיית השיפוע הנעלם.
2. Softmax: Softmax משמש לעתים קרובות בשכבה האחרונה של בעיית סיווג רב-מעמדית. זה ממיר את הפלט של השכבה הקודמת להתפלגות הסתברות על פני המחלקות. Softmax מוגדר כ-f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), כאשר x[i] הוא הקלט לפונקציה עבור מחלקה i, והסכום משתלט על כל שיעורים. ערכי הפלט של פונקציית softmax מסתכמים ב-1, מה שהופך אותה למתאימה לפרשנויות הסתברותיות.
3. סיגמואיד: סיגמואיד היא פונקציית הפעלה פופולרית המשמשת בבעיות סיווג בינארי. הוא ממפה את הקלט לערך שבין 0 ל-1, המייצג את ההסתברות שהקלט שייך למחלקה החיובית. סיגמואיד מוגדר כ-f(x) = 1/(1 + exp(-x)). זה חלק וניתן להבדיל, מה שהופך אותו מתאים לאלגוריתמי אופטימיזציה מבוססי שיפוע.
. (exp(x) + exp(-x)). Tanh משמש לעתים קרובות בשכבות הנסתרות של רשתות עצביות מכיוון שהוא מציג אי-לינאריות ומסייע בלכידת דפוסים מורכבים.
פונקציות הפעלה אלו נמצאות בשימוש נרחב בארכיטקטורות שונות של רשתות עצביות והוכחו יעילות במשימות למידת מכונה שונות. חשוב לבחור את פונקציית ההפעלה המתאימה בהתאם לבעיה שעל הפרק ולמאפייני הנתונים.
כדי להמחיש את השימוש בפונקציות ההפעלה הללו, שקול דוגמה פשוטה של רשת עצבית לסיווג תמונה. שכבת הקלט מקבלת את ערכי הפיקסלים של תמונה, והשכבות הבאות מיישמות פעולות קונבולוציוניות ואחריהן הפעלת ReLU כדי לחלץ תכונות. השכבה הסופית משתמשת בהפעלת softmax כדי לייצר את ההסתברויות של התמונה השייכת למחלקות שונות.
פונקציות ההפעלה המשמשות בשכבות של מודל Keras בדוגמה הנתונה הן ReLU, softmax, sigmoid ו-tanh. כל אחת מהפונקציות הללו משרתת מטרה מסוימת והיא נבחרת על סמך דרישות הבעיה. הבנת תפקידן של פונקציות ההפעלה חיונית בתכנון ארכיטקטורות רשתות עצביות יעילות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא התקדמות בלימוד מכונה:
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- האם מצב להוט מונע את פונקציונליות המחשוב המבוזר של TensorFlow?
- האם ניתן להשתמש בפתרונות הענן של Google כדי לנתק מחשוב מאחסון לצורך אימון יעיל יותר של מודל ה-ML עם נתונים גדולים?
- האם Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) מציע רכישה ותצורה אוטומטית של משאבים ומטפל בכיבוי משאבים לאחר סיום ההכשרה של המודל?
- האם ניתן לאמן מודלים של למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים באופן שרירותי ללא שיהוקים?
- האם בעת שימוש ב-CMLE, יצירת גרסה דורשת ציון מקור של מודל מיוצא?
- האם CMLE יכול לקרוא נתוני אחסון מ-Google Cloud ולהשתמש במודל מיומן שצוין להסקת מסקנות?
- האם ניתן להשתמש ב-Tensorflow לאימון והסקת רשתות עצביות עמוקות (DNNs)?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-Advance in Machine Learning