في المثال المعطى لنموذج Keras في مجال الذكاء الاصطناعي ، يتم استخدام العديد من وظائف التنشيط في الطبقات. تلعب وظائف التنشيط دورًا مهمًا في الشبكات العصبية لأنها تقدم اللاخطية ، مما يمكّن الشبكة من تعلم الأنماط المعقدة وإجراء تنبؤات دقيقة. في Keras ، يمكن تحديد وظائف التنشيط لكل طبقة من النموذج ، مما يتيح المرونة في تصميم بنية الشبكة.
وظائف التنشيط المستخدمة في طبقات نموذج Keras في المثال هي كما يلي:
1. ReLU (الوحدة الخطية المصححة): ReLU هي واحدة من أكثر وظائف التنشيط شيوعًا في التعلم العميق. يتم تعريفه على أنه f (x) = max (0 ، x) ، حيث x هو مدخلات الوظيفة. يعين ReLU جميع القيم السالبة على الصفر ويحافظ على القيم الموجبة دون تغيير. وظيفة التنشيط هذه فعالة من الناحية الحسابية وتساعد في التخفيف من مشكلة التدرج المتلاشي.
2. Softmax: غالبًا ما يستخدم Softmax في الطبقة الأخيرة من مشكلة التصنيف متعدد الفئات. يحول ناتج الطبقة السابقة إلى توزيع احتمالي على الفئات. يتم تعريف Softmax على أنه f (x) = exp (x [i])/sum (exp (x [j])) ، حيث x [i] هو مدخلات الوظيفة للفئة i ، ويتم أخذ المجموع على الكل الطبقات. مجموع قيم مخرجات دالة softmax يصل إلى 1 ، مما يجعلها مناسبة للتفسيرات الاحتمالية.
3. السيني: السيني هي وظيفة تنشيط شائعة تستخدم في مشاكل التصنيف الثنائي. يقوم بتعيين المدخلات إلى قيمة بين 0 و 1 ، مما يمثل احتمال أن ينتمي الإدخال إلى الفئة الإيجابية. يتم تعريف السيني على أنه f (x) = 1/(1 + exp (-x)). إنه سلس وقابل للتفاضل ، مما يجعله مناسبًا لخوارزميات التحسين القائمة على التدرج.
4. Tanh (الظل الزائدي): Tanh مشابه للدالة السينية ولكنه يعيّن الإدخال إلى قيمة بين -1 و 1. يتم تعريفه على أنه f (x) = (exp (x) - exp (-x))/(exp (x) + exp (-x)). غالبًا ما يستخدم Tanh في الطبقات المخفية للشبكات العصبية لأنه يقدم اللاخطية ويساعد في التقاط الأنماط المعقدة.
تُستخدم وظائف التنشيط هذه على نطاق واسع في العديد من هياكل الشبكات العصبية وقد أثبتت فعاليتها في مهام التعلم الآلي المختلفة. من المهم اختيار وظيفة التنشيط المناسبة بناءً على المشكلة المطروحة وخصائص البيانات.
لتوضيح استخدام وظائف التنشيط هذه ، ضع في اعتبارك مثالًا بسيطًا للشبكة العصبية لتصنيف الصور. تستقبل طبقة الإدخال قيم البكسل للصورة ، وتطبق الطبقات اللاحقة عمليات تلافيفية متبوعة بتنشيط ReLU لاستخراج الميزات. تستخدم الطبقة الأخيرة تنشيط softmax لإنتاج احتمالات الصورة التي تنتمي إلى فئات مختلفة.
وظائف التنشيط المستخدمة في طبقات نموذج Keras في المثال المعطى هي ReLU و softmax و sigmoid و tanh. تخدم كل وظيفة من هذه الوظائف غرضًا محددًا ويتم اختيارها بناءً على متطلبات المشكلة. يعد فهم دور وظائف التنشيط أمرًا بالغ الأهمية في تصميم بنيات شبكة عصبية فعالة.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص التقدم في تعلم الآلة:
- ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
- هل يمكن للتعلم الآلي تقديم بعض المساعدة الحوارية؟
- ما هو ملعب TensorFlow؟
- هل يمنع الوضع المتحمس وظيفة الحوسبة الموزعة لـ TensorFlow؟
- هل يمكن استخدام حلول Google السحابية لفصل الحوسبة عن التخزين من أجل تدريب أكثر كفاءة لنموذج تعلم الآلة مع البيانات الضخمة؟
- هل يقدم Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) الحصول على الموارد وتكوينها تلقائيًا ويتعامل مع إيقاف تشغيل الموارد بعد انتهاء تدريب النموذج؟
- هل من الممكن تدريب نماذج التعلم الآلي على مجموعات بيانات كبيرة بشكل عشوائي دون أي عوائق؟
- عند استخدام CMLE، هل يتطلب إنشاء إصدار تحديد مصدر للنموذج الذي تم تصديره؟
- هل يمكن لـ CMLE القراءة من بيانات تخزين Google Cloud واستخدام نموذج مدرب محدد للاستدلال؟
- هل يمكن استخدام Tensorflow للتدريب والاستدلال على الشبكات العصبية العميقة (DNNs)؟
اعرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في "التقدم في التعلم الآلي"