تلعب حجة الوحدات المخفية في الشبكات العصبية العميقة دورًا مهمًا في السماح بتخصيص حجم الشبكة وشكلها. تتكون الشبكات العصبية العميقة من طبقات متعددة ، تتكون كل منها من مجموعة من الوحدات المخفية. هذه الوحدات المخفية مسؤولة عن التقاط وتمثيل العلاقات المعقدة بين بيانات الإدخال والإخراج.
لفهم كيف تمكن حجة الوحدات المخفية من التخصيص ، نحتاج إلى الخوض في بنية وعمل الشبكات العصبية العميقة. في شبكة عصبية عميقة نموذجية ، تتلقى طبقة الإدخال بيانات الإدخال الأولية ، والتي يتم تمريرها بعد ذلك عبر سلسلة من الطبقات المخفية قبل الوصول إلى طبقة الإخراج. تتكون كل طبقة مخفية من عدة وحدات مخفية ، وترتبط هذه الوحدات بالوحدات الموجودة في الطبقات السابقة واللاحقة.
يمكن تخصيص عدد الوحدات المخفية في كل طبقة ، وكذلك عدد الطبقات في الشبكة ، بناءً على المشكلة المحددة المطروحة. تسمح زيادة عدد الوحدات المخفية في الطبقة للشبكة بالتقاط أنماط وعلاقات أكثر تعقيدًا في البيانات. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.
علاوة على ذلك ، يمكن أيضًا تخصيص شكل الشبكة عن طريق ضبط عدد الطبقات. تتيح إضافة المزيد من الطبقات إلى الشبكة معرفة التمثيلات الهرمية للبيانات ، حيث تلتقط كل طبقة مستويات مختلفة من التجريد. يمكن أن يكون هذا التمثيل الهرمي مفيدًا في مهام مثل التعرف على الصور ، حيث يمكن وصف الكائنات بمجموعة من الميزات منخفضة المستوى (مثل الحواف) والمفاهيم عالية المستوى (مثل الأشكال).
على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك شبكة عصبية عميقة تستخدم لتصنيف الصور. تستقبل طبقة الإدخال قيم البكسل للصورة ، وتلتقط الطبقات المخفية اللاحقة أنماطًا معقدة بشكل متزايد ، مثل الحواف والأنسجة والأشكال. تجمع الطبقة المخفية النهائية بين هذه الأنماط لعمل توقع حول فئة الصورة. من خلال تخصيص عدد الوحدات والطبقات المخفية ، يمكننا التحكم في قدرة الشبكة على التقاط مستويات مختلفة من التفاصيل والتعقيد في الصور.
بالإضافة إلى تخصيص الحجم والشكل ، تسمح حجة الوحدات المخفية أيضًا بتخصيص وظائف التنشيط. تحدد وظائف التنشيط إخراج الوحدة المخفية بناءً على مدخلاتها. يمكن استخدام وظائف التنشيط المختلفة لإدخال الأمور غير الخطية في الشبكة ، وتمكينها من تعلم وتمثيل العلاقات المعقدة في البيانات. تشمل وظائف التنشيط الشائعة السيني والوحدة الخطية المصححة (ReLU).
توفر حجة الوحدات المخفية في الشبكات العصبية العميقة مرونة في تخصيص حجم الشبكة وشكلها. من خلال تعديل عدد الوحدات والطبقات المخفية ، بالإضافة إلى اختيار وظائف التنشيط ، يمكننا تخصيص قدرة الشبكة على التقاط وتمثيل الأنماط والعلاقات الأساسية في البيانات.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص الشبكات العصبية العميقة والمقدرات:
- هل يمكن تفسير التعلم العميق على أنه تعريف وتدريب نموذج يعتمد على شبكة عصبية عميقة (DNN)؟
- هل يتيح إطار عمل TensorFlow من Google زيادة مستوى التجريد في تطوير نماذج التعلم الآلي (على سبيل المثال، مع استبدال البرمجة بالتكوين)؟
- هل صحيح أنه إذا كانت مجموعة البيانات كبيرة، فستحتاج إلى قدر أقل من التقييم، مما يعني أنه يمكن تقليل جزء مجموعة البيانات المستخدمة للتقييم مع زيادة حجم مجموعة البيانات؟
- هل يمكن التحكم بسهولة (عن طريق إضافة وإزالة) عدد الطبقات وعدد العقد في الطبقات الفردية عن طريق تغيير المصفوفة المتوفرة كوسيطة مخفية للشبكة العصبية العميقة (DNN)؟
- كيفية التعرف على هذا النموذج overfitted؟
- ما هي الشبكات العصبية والشبكات العصبية العميقة؟
- لماذا تسمى الشبكات العصبية العميقة عميقة؟
- ما هي مزايا وعيوب إضافة المزيد من العقد إلى DNN؟
- ما هي مشكلة التدرج المتلاشي؟
- ما هي بعض عيوب استخدام الشبكات العصبية العميقة مقارنة بالنماذج الخطية؟
عرض المزيد من الأسئلة والأجوبة في الشبكات العصبية العميقة والمقدرات