Разумевање слојева у дубоком учењу

У контексту машинског учења, слој је скуп неурона који су међусобно повезани на специфичан начин. Сваки слој у неуронској мрежи је дизајниран да обавља одређену функцију, као што је издвајање карактеристика из улазних података или трансформисање излаза претходног слоја.ӕӕПостоји неколико типова слојева који се обично користе у архитектури дубоког учења, укључујући:ӕӕ1. Улазни слој: Овај слој узима сирове улазне податке и прослеђује их следећем слоју.ӕ2. Скривени слојеви: Ови слојеви су место где се магија дешава. Они узимају улазне податке и на њих примењују низ трансформација, као што су линеарне трансформације, нелинеарне активације и обједињавање. Излаз ових слојева је скуп мапа обележја које представљају улазне податке на апстрактнији начин.ӕ3. Излазни слој: Овај слој узима излаз скривених слојева и производи коначни излаз модела. Обично садржи софтмак функцију активације за производњу вероватноће за сваку класу.ӕ4. Конволуцијски слојеви: Ови слојеви су дизајнирани да издвајају карактеристике из слика и других података сличних мрежи. Они користе конволуционе филтере да скенирају улазне податке и производе мапу обележја.ӕ5. Обједињавање слојева: Ови слојеви смањују просторне димензије улазних података да би ухватили најважније карактеристике. Они користе функцију удруживања, као што је максимално обједињавање или просечно обједињавање, да би изабрали најрелевантније карактеристике.ӕ6. Понављајући слојеви: Ови слојеви су дизајнирани да обрађују секвенцијалне податке, као што су временске серије или текст. Они користе понављајуће везе да одрже скривено стање које хвата информације из претходних улаза.ӕӕСваки слој у неуронској мрежи је повезан са следећим слојем преко скупа пондера и предрасуда. Тежине одређују снагу веза између неурона, док пристрасности одређују праг за активирање сваког неурона. Током тренинга, модел прилагођава ове тежине и предрасуде како би минимизирао грешку између предвиђеног и стварног излаза.