Pochopení vrstev v hlubokém učení

V kontextu strojového učení je vrstva souborem neuronů, které jsou navzájem propojeny specifickým způsobem. Každá vrstva v neuronové síti je navržena tak, aby vykonávala specifickou funkci, jako je extrahování prvků ze vstupních dat nebo transformace výstupu předchozí vrstvy. Vstupní vrstva: Tato vrstva přijímá nezpracovaná vstupní data a předává je další vrstvě.
2. Skryté vrstvy: V těchto vrstvách se děje kouzlo. Vezmou vstupní data a aplikují na ně řadu transformací, jako jsou lineární transformace, nelineární aktivace a sdružování. Výstupem těchto vrstev je sada map prvků, které představují vstupní data abstraktnějším způsobem.
3. Výstupní vrstva: Tato vrstva přebírá výstup ze skrytých vrstev a vytváří konečný výstup modelu. Obvykle obsahuje aktivační funkci softmax pro vytváření pravděpodobností pro každou třídu.
4. Konvoluční vrstvy: Tyto vrstvy jsou navrženy tak, aby extrahovaly prvky z obrázků a dalších dat podobných mřížce. Používají konvoluční filtry ke skenování vstupních dat a vytváření mapy rysů.
5. Sdružování vrstev: Tyto vrstvy zmenšují prostorové rozměry vstupních dat pro zachycení nejdůležitějších prvků. K výběru nejrelevantnějších funkcí používají funkci sdružování, jako je maximální sdružování nebo průměrné sdružování.
6. Opakující se vrstvy: Tyto vrstvy jsou navrženy pro zpracování sekvenčních dat, jako jsou časové řady nebo text. Používají opakující se připojení k udržení skrytého stavu, který zachycuje informace z předchozích vstupů.……Každá vrstva v neuronové síti je připojena k další vrstvě prostřednictvím sady vah a zkreslení. Váhy určují sílu spojení mezi neurony, zatímco zkreslení určují práh pro aktivaci každého neuronu. Během tréninku model upravuje tyto váhy a odchylky, aby minimalizoval chybu mezi předpokládaným výstupem a skutečným výstupem.