Trong ví dụ đã cho về mô hình Keras trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, một số chức năng kích hoạt được sử dụng trong các lớp. Các hàm kích hoạt đóng một vai trò quan trọng trong mạng thần kinh vì chúng tạo ra tính phi tuyến tính, cho phép mạng học các mẫu phức tạp và đưa ra dự đoán chính xác. Trong Keras, các chức năng kích hoạt có thể được chỉ định cho từng lớp của mô hình, cho phép linh hoạt trong việc thiết kế kiến trúc mạng.
Các chức năng kích hoạt được sử dụng trong các lớp của mô hình Keras trong ví dụ như sau:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU là một trong những hàm kích hoạt được sử dụng phổ biến nhất trong deep learning. Nó được định nghĩa là f(x) = max(0, x), trong đó x là đầu vào của hàm. ReLU đặt tất cả các giá trị âm thành XNUMX và giữ nguyên các giá trị dương. Hàm kích hoạt này hiệu quả về mặt tính toán và giúp giảm thiểu vấn đề độ dốc biến mất.
2. Softmax: Softmax thường được sử dụng ở lớp cuối cùng của bài toán phân loại nhiều lớp. Nó chuyển đổi đầu ra của lớp trước thành phân phối xác suất trên các lớp. Softmax được định nghĩa là f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), trong đó x[i] là đầu vào của hàm cho lớp i và tổng được lấy trên tất cả các lớp học. Các giá trị đầu ra của hàm softmax tổng bằng 1, làm cho nó phù hợp với các diễn giải xác suất.
3. Sigmoid: Sigmoid là một hàm kích hoạt phổ biến được sử dụng trong các bài toán phân loại nhị phân. Nó ánh xạ đầu vào tới một giá trị trong khoảng từ 0 đến 1, biểu thị xác suất của đầu vào thuộc về lớp tích cực. Sigmoid được định nghĩa là f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Nó trơn tru và khả vi, làm cho nó phù hợp với các thuật toán tối ưu hóa dựa trên độ dốc.
4. Tanh (Hyperbolic Tangent): Tanh tương tự như hàm sigmoid nhưng ánh xạ đầu vào tới một giá trị trong khoảng từ -1 đến 1. Nó được định nghĩa là f(x) = (exp(x) – exp(-x))/ (exp(x) + exp(-x)). Tanh thường được sử dụng trong các lớp ẩn của mạng thần kinh vì nó tạo ra tính phi tuyến tính và giúp nắm bắt các mẫu phức tạp.
Các chức năng kích hoạt này được sử dụng rộng rãi trong các kiến trúc mạng thần kinh khác nhau và đã được chứng minh là có hiệu quả trong các tác vụ học máy khác nhau. Điều quan trọng là chọn chức năng kích hoạt phù hợp dựa trên vấn đề hiện tại và đặc điểm của dữ liệu.
Để minh họa việc sử dụng các chức năng kích hoạt này, hãy xem xét một ví dụ đơn giản về mạng thần kinh để phân loại hình ảnh. Lớp đầu vào nhận các giá trị pixel của hình ảnh và các lớp tiếp theo áp dụng các thao tác tích chập, sau đó là kích hoạt ReLU để trích xuất các tính năng. Lớp cuối cùng sử dụng kích hoạt softmax để tạo ra xác suất của hình ảnh thuộc các lớp khác nhau.
Các hàm kích hoạt được sử dụng trong các lớp của mô hình Keras trong ví dụ đã cho là ReLU, softmax, sigmoid và tanh. Mỗi chức năng này phục vụ một mục đích cụ thể và được chọn dựa trên yêu cầu của bài toán. Hiểu vai trò của các chức năng kích hoạt là rất quan trọng trong việc thiết kế các kiến trúc mạng thần kinh hiệu quả.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Tiến bộ trong Học máy:
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Chế độ háo hức có ngăn cản chức năng tính toán phân tán của TensorFlow không?
- Các giải pháp đám mây của Google có thể được sử dụng để tách điện toán khỏi bộ lưu trữ để đào tạo mô hình ML với dữ liệu lớn hiệu quả hơn không?
- Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) có cung cấp cấu hình và thu thập tài nguyên tự động cũng như xử lý việc tắt tài nguyên sau khi quá trình đào tạo mô hình kết thúc không?
- Có thể huấn luyện các mô hình học máy trên các tập dữ liệu lớn tùy ý mà không gặp trục trặc không?
- Khi sử dụng CMLE, việc tạo phiên bản có yêu cầu chỉ định nguồn của mô hình đã xuất không?
- CMLE có thể đọc từ dữ liệu lưu trữ Google Cloud và sử dụng mô hình được đào tạo cụ thể để suy luận không?
- Tensorflow có thể được sử dụng để đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu (DNN) không?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong Nâng cao trong Học máy
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Tiến bộ trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Giới thiệu về Keras (đi đến chủ đề liên quan)
- ôn thi