Zrozumienie warstw w głębokim uczeniu się
W kontekście uczenia maszynowego warstwa to zbiór neuronów, które są ze sobą połączone w określony sposób. Każda warstwa sieci neuronowej jest zaprojektowana do wykonywania określonej funkcji, takiej jak wyodrębnianie cech z danych wejściowych lub przekształcanie danych wyjściowych poprzedniej warstwy.…
Istnieje kilka typów warstw, które są powszechnie stosowane w architekturach głębokiego uczenia się, w tym:
1. Warstwa wejściowa: ta warstwa pobiera surowe dane wejściowe i przekazuje je następnej warstwie.
2. Ukryte warstwy: w tych warstwach dzieje się magia. Pobierają dane wejściowe i stosują do nich serię transformacji, takich jak transformacje liniowe, aktywacje nieliniowe i łączenie. Wynikiem tych warstw jest zestaw map obiektów, które reprezentują dane wejściowe w bardziej abstrakcyjny sposób.
3. Warstwa wyjściowa: ta warstwa pobiera dane wyjściowe ukrytych warstw i tworzy ostateczny wynik modelu. Zwykle zawiera funkcję aktywacji softmax w celu uzyskania prawdopodobieństw dla każdej klasy.
4. Warstwy splotowe: Warstwy te służą do wyodrębniania cech z obrazów i innych danych przypominających siatkę. Używają filtrów splotowych do skanowania danych wejściowych i tworzenia mapy obiektów.…5. Warstwy łączenia: Warstwy te redukują wymiary przestrzenne danych wejściowych, aby uchwycić najważniejsze funkcje. Używają funkcji łączenia, np. łączenia maksymalnego lub łączenia średniego, aby wybrać najbardziej odpowiednie funkcje.
6. Warstwy cykliczne: Warstwy te są przeznaczone do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak szeregi czasowe lub tekst. Wykorzystują powtarzające się połączenia, aby utrzymać ukryty stan, który przechwytuje informacje z poprzednich danych wejściowych.…
Każda warstwa w sieci neuronowej jest połączona z następną warstwą poprzez zestaw wag i odchyleń. Wagi określają siłę połączeń między neuronami, natomiast odchylenia określają próg aktywacji każdego neuronu. Podczas uczenia model dostosowuje te wagi i błędy systematyczne, aby zminimalizować błąd między przewidywanymi wynikami a rzeczywistymi wynikami.
To mi się podoba
To mi się nie podoba
Zgłoś błąd treści
Share
