Ing conto diwenehi model Keras ing bidang Artificial Intelligence, sawetara fungsi aktivasi digunakake ing lapisan. Fungsi aktivasi nduweni peran penting ing jaringan saraf amarga ngenalake non-linearitas, ngidini jaringan sinau pola rumit lan nggawe prediksi akurat. Ing Keras, fungsi aktivasi bisa ditemtokake kanggo saben lapisan model, ngidini keluwesan kanggo ngrancang arsitektur jaringan.
Fungsi aktivasi sing digunakake ing lapisan model Keras ing conto kasebut yaiku:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU minangka salah sawijining fungsi aktivasi sing paling umum digunakake ing sinau jero. Iki ditetepake minangka f(x) = max(0, x), ing ngendi x minangka input kanggo fungsi kasebut. ReLU nyetel kabeh nilai negatif menyang nol lan tetep nilai positif ora owah. Fungsi aktivasi iki efisien sacara komputasi lan mbantu nyuda masalah gradien sing ilang.
2. Softmax: Softmax asring digunakake ing lapisan pungkasan saka masalah klasifikasi multi-kelas. Ngonversi output saka lapisan sadurunge menyang distribusi kemungkinan liwat kelas. Softmax ditetepake minangka f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), ngendi x[i] minangka input kanggo fungsi kanggo kelas i, lan jumlah dijupuk saka kabeh. kelas. Nilai output saka fungsi softmax jumlah nganti 1, nggawe cocok kanggo interpretasi probabilistik.
3. Sigmoid: Sigmoid minangka fungsi aktivasi populer sing digunakake ing masalah klasifikasi biner. Maps input menyang Nilai antarane 0 lan 1, makili kemungkinan saka input gadhahanipun kelas positif. Sigmoid ditetepake minangka f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Gamelan lan bisa dibedakake, saengga cocog kanggo algoritma optimasi adhedhasar gradien.
4. Tanh (Hyperbolic Tangent): Tanh padha karo fungsi sigmoid nanging map input menyang nilai antarane -1 lan 1. Iki ditetepake minangka f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh asring digunakake ing lapisan jaringan saraf sing didhelikake amarga ngenalake non-linearitas lan mbantu njupuk pola kompleks.
Fungsi aktivasi iki akeh digunakake ing macem-macem arsitektur jaringan saraf lan wis kabukten efektif ing macem-macem tugas machine learning. Penting kanggo milih fungsi aktivasi sing cocog adhedhasar masalah ing tangan lan karakteristik data.
Kanggo nggambarake panggunaan fungsi aktivasi kasebut, deleng conto prasaja saka jaringan saraf kanggo klasifikasi gambar. Lapisan input nampa nilai piksel saka gambar, lan lapisan sakteruse aplikasi operasi convolutional ngiring dening aktivasi ReLU kanggo extract fitur. Lapisan pungkasan nggunakake aktivasi softmax kanggo ngasilake kemungkinan gambar sing ana ing kelas sing beda.
Fungsi aktivasi sing digunakake ing lapisan model Keras ing conto kasebut yaiku ReLU, softmax, sigmoid, lan tanh. Saben fungsi kasebut nduweni tujuan tartamtu lan dipilih adhedhasar syarat masalah. Ngerteni peran fungsi aktivasi penting banget kanggo ngrancang arsitektur jaringan saraf sing efektif.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Maju ing Learning Machine:
- Apa watesan nalika nggarap dataset gedhe ing machine learning?
- Bisa machine learning nindakake sawetara bantuan dialogis?
- Apa papan dolanan TensorFlow?
- Apa mode semangat nyegah fungsionalitas komputasi sing disebarake TensorFlow?
- Apa solusi awan Google bisa digunakake kanggo ngilangi komputasi saka panyimpenan kanggo latihan model ML sing luwih efisien kanthi data gedhe?
- Apa Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) nawakake akuisisi lan konfigurasi sumber daya otomatis lan nangani shutdown sumber sawise latihan model rampung?
- Apa bisa nglatih model pembelajaran mesin ing set data sing arbitrarily tanpa gangguan?
- Nalika nggunakake CMLE, apa nggawe versi mbutuhake nemtokake sumber model sing diekspor?
- Apa CMLE bisa maca saka data panyimpenan Google Cloud lan nggunakake model terlatih sing ditemtokake kanggo inferensi?
- Apa Tensorflow bisa digunakake kanggo latihan lan inferensi jaringan saraf jero (DNN)?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing Maju ing Machine Learning