Memahami Lapisan dalam Pembelajaran Mendalam

Dalam konteks pembelajaran mesin, lapisan ialah satu set neuron yang disambungkan antara satu sama lain dengan cara tertentu. Setiap lapisan dalam rangkaian saraf direka bentuk untuk melaksanakan fungsi tertentu, seperti mengekstrak ciri daripada data input atau mengubah output lapisan sebelumnya.

Terdapat beberapa jenis lapisan yang biasa digunakan dalam seni bina pembelajaran mendalam, termasuk:

1. Lapisan input: Lapisan ini mengambil data input mentah dan meneruskannya ke lapisan seterusnya.
2. Lapisan tersembunyi: Lapisan ini adalah tempat keajaiban berlaku. Mereka mengambil data input dan menggunakan satu siri transformasi padanya, seperti transformasi linear, pengaktifan bukan linear dan pengumpulan. Output lapisan ini ialah satu set peta ciri yang mewakili data input dengan cara yang lebih abstrak.
3. Lapisan keluaran: Lapisan ini mengambil keluaran lapisan tersembunyi dan menghasilkan keluaran akhir model. Ia biasanya mengandungi fungsi pengaktifan softmax untuk menghasilkan kebarangkalian bagi setiap kelas.
4. Lapisan konvolusi: Lapisan ini direka bentuk untuk mengekstrak ciri daripada imej dan data seperti grid lain. Mereka menggunakan penapis konvolusi untuk mengimbas data input dan menghasilkan peta ciri.
5. Lapisan penggabungan: Lapisan ini mengurangkan dimensi spatial data input untuk menangkap ciri yang paling penting. Mereka menggunakan fungsi pengumpulan, seperti pengumpulan maksimum atau pengumpulan purata, untuk memilih ciri yang paling berkaitan.
6. Lapisan berulang: Lapisan ini direka bentuk untuk memproses data berjujukan, seperti siri masa atau teks. Mereka menggunakan sambungan berulang untuk mengekalkan keadaan tersembunyi yang menangkap maklumat daripada input sebelumnya.

Setiap lapisan dalam rangkaian saraf disambungkan ke lapisan seterusnya melalui set pemberat dan berat sebelah. Pemberat menentukan kekuatan sambungan antara neuron, manakala berat sebelah menentukan ambang untuk mengaktifkan setiap neuron. Semasa latihan, model melaraskan berat dan berat sebelah ini untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan output sebenar.