Κατανόηση των επιπέδων στη βαθιά μάθηση

Στο πλαίσιο της μηχανικής μάθησης, ένα στρώμα είναι ένα σύνολο νευρώνων που συνδέονται μεταξύ τους με συγκεκριμένο τρόπο. Κάθε επίπεδο σε ένα νευρωνικό δίκτυο έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μια συγκεκριμένη λειτουργία, όπως η εξαγωγή χαρακτηριστικών από τα δεδομένα εισόδου ή ο μετασχηματισμός της εξόδου του προηγούμενου επιπέδου.

Υπάρχουν διάφοροι τύποι επιπέδων που χρησιμοποιούνται συνήθως σε αρχιτεκτονικές βαθιάς μάθησης, όπως:

1. Επίπεδο εισόδου: Αυτό το επίπεδο λαμβάνει τα ακατέργαστα δεδομένα εισόδου και τα μεταβιβάζει στο επόμενο επίπεδο.
2. Κρυφά επίπεδα: Αυτά τα στρώματα είναι εκεί που συμβαίνει η μαγεία. Παίρνουν τα δεδομένα εισόδου και εφαρμόζουν μια σειρά μετασχηματισμών σε αυτά, όπως γραμμικούς μετασχηματισμούς, μη γραμμικές ενεργοποιήσεις και ομαδοποίηση. Η έξοδος αυτών των επιπέδων είναι ένα σύνολο χαρτών χαρακτηριστικών που αντιπροσωπεύουν τα δεδομένα εισόδου με πιο αφηρημένο τρόπο.
3. Επίπεδο εξόδου: Αυτό το επίπεδο παίρνει την έξοδο των κρυφών επιπέδων και παράγει την τελική έξοδο του μοντέλου. Συνήθως περιέχει μια συνάρτηση ενεργοποίησης softmax για την παραγωγή πιθανοτήτων για κάθε κλάση.
4. Συνελικτικά επίπεδα: Αυτά τα επίπεδα έχουν σχεδιαστεί για να εξάγουν χαρακτηριστικά από εικόνες και άλλα δεδομένα τύπου πλέγματος. Χρησιμοποιούν συνελικτικά φίλτρα για τη σάρωση των δεδομένων εισόδου και την παραγωγή ενός χάρτη χαρακτηριστικών.
5. Επίπεδα συγκέντρωσης: Αυτά τα επίπεδα μειώνουν τις χωρικές διαστάσεις των δεδομένων εισόδου για να συλλάβουν τα πιο σημαντικά χαρακτηριστικά. Χρησιμοποιούν μια συνάρτηση συγκέντρωσης, όπως η μέγιστη συγκέντρωση ή η μέση συγκέντρωση, για να επιλέξουν τα πιο σχετικά χαρακτηριστικά.
6. Επαναλαμβανόμενα επίπεδα: Αυτά τα επίπεδα έχουν σχεδιαστεί για την επεξεργασία διαδοχικών δεδομένων, όπως χρονοσειρές ή κείμενο. Χρησιμοποιούν επαναλαμβανόμενες συνδέσεις για να διατηρήσουν μια κρυφή κατάσταση που συλλαμβάνει πληροφορίες από προηγούμενες εισόδους.

Κάθε επίπεδο σε ένα νευρωνικό δίκτυο συνδέεται με το επόμενο επίπεδο μέσω ενός συνόλου βαρών και προκαταλήψεων. Τα βάρη καθορίζουν την ισχύ των συνδέσεων μεταξύ των νευρώνων, ενώ οι προκαταλήψεις καθορίζουν το κατώφλι για την ενεργοποίηση κάθε νευρώνα. Κατά τη διάρκεια της προπόνησης, το μοντέλο προσαρμόζει αυτά τα βάρη και τις προκαταλήψεις για να ελαχιστοποιήσει το σφάλμα μεταξύ της προβλεπόμενης απόδοσης και της πραγματικής απόδοσης.