Lagen in diep leren begrijpen

In de context van machinaal leren is een laag een reeks neuronen die op een specifieke manier met elkaar verbonden zijn. Elke laag in een neuraal netwerk is ontworpen om een specifieke functie uit te voeren, zoals het extraheren van kenmerken uit de invoergegevens of het transformeren van de uitvoer van de vorige laag. Er zijn verschillende soorten lagen die vaak worden gebruikt in deep learning-architecturen, waaronder: 1. Invoerlaag: Deze laag neemt de onbewerkte invoergegevens op en geeft deze door aan de volgende laag.
2. Verborgen lagen: in deze lagen gebeurt de magie. Ze nemen de invoergegevens en passen er een reeks transformaties op toe, zoals lineaire transformaties, niet-lineaire activeringen en pooling. De uitvoer van deze lagen is een reeks featuremaps die de invoergegevens op een meer abstracte manier weergeven.
3. Uitvoerlaag: Deze laag neemt de uitvoer van de verborgen lagen en produceert de uiteindelijke uitvoer van het model. Het bevat doorgaans een softmax-activeringsfunctie om kansen voor elke klasse te produceren. Convolutionele lagen: Deze lagen zijn ontworpen om kenmerken uit afbeeldingen en andere rasterachtige gegevens te extraheren. Ze gebruiken convolutionele filters om de invoergegevens te scannen en een feature map te produceren. Poolinglagen: deze lagen verkleinen de ruimtelijke dimensies van de invoergegevens om de belangrijkste kenmerken vast te leggen. Ze gebruiken een poolingfunctie, zoals maximale pooling of gemiddelde pooling, om de meest relevante kenmerken te selecteren.
6. Terugkerende lagen: deze lagen zijn ontworpen om opeenvolgende gegevens te verwerken, zoals tijdreeksen of tekst. Ze gebruiken terugkerende verbindingen om een verborgen toestand te behouden waarin informatie uit eerdere invoer wordt vastgelegd. Elke laag in een neuraal netwerk is via een reeks gewichten en vooroordelen verbonden met de volgende laag. De gewichten bepalen de sterkte van de verbindingen tussen neuronen, terwijl de vooroordelen de drempel bepalen voor het activeren van elk neuron. Tijdens de training past het model deze gewichten en biases aan om de fout tussen de voorspelde output en de werkelijke output te minimaliseren.