Το επιχείρημα των κρυφών μονάδων στα βαθιά νευρωνικά δίκτυα παίζει καθοριστικό ρόλο στο να επιτρέπει την προσαρμογή του μεγέθους και του σχήματος του δικτύου. Τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από πολλαπλά επίπεδα, καθένα από τα οποία αποτελείται από ένα σύνολο κρυφών μονάδων. Αυτές οι κρυφές μονάδες είναι υπεύθυνες για τη λήψη και την αναπαράσταση των πολύπλοκων σχέσεων μεταξύ των δεδομένων εισόδου και εξόδου.
Για να κατανοήσουμε πώς το όρισμα κρυφών μονάδων επιτρέπει την προσαρμογή, πρέπει να εμβαθύνουμε στη δομή και τη λειτουργία των βαθιών νευρωνικών δικτύων. Σε ένα τυπικό βαθύ νευρωνικό δίκτυο, το στρώμα εισόδου λαμβάνει τα ακατέργαστα δεδομένα εισόδου, τα οποία στη συνέχεια περνούν μέσω μιας σειράς κρυφών στρωμάτων πριν φτάσουν στο στρώμα εξόδου. Κάθε κρυφό επίπεδο αποτελείται από πολλαπλές κρυφές μονάδες και αυτές οι μονάδες συνδέονται με τις μονάδες στο προηγούμενο και στο επόμενο επίπεδο.
Ο αριθμός των κρυφών μονάδων σε κάθε επίπεδο, καθώς και ο αριθμός των επιπέδων στο δίκτυο, μπορούν να προσαρμοστούν με βάση το συγκεκριμένο πρόβλημα. Η αύξηση του αριθμού των κρυφών μονάδων σε ένα επίπεδο επιτρέπει στο δίκτυο να καταγράφει πιο πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις στα δεδομένα. Αυτό μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν έχουμε να κάνουμε με μεγάλα και πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.
Επιπλέον, το σχήμα του δικτύου μπορεί επίσης να προσαρμοστεί προσαρμόζοντας τον αριθμό των επιπέδων. Η προσθήκη περισσότερων επιπέδων στο δίκτυο του δίνει τη δυνατότητα να μάθει ιεραρχικές αναπαραστάσεις των δεδομένων, όπου κάθε επίπεδο καταγράφει διαφορετικά επίπεδα αφαίρεσης. Αυτή η ιεραρχική αναπαράσταση μπορεί να είναι επωφελής σε εργασίες όπως η αναγνώριση εικόνων, όπου τα αντικείμενα μπορούν να περιγραφούν με έναν συνδυασμό χαρακτηριστικών χαμηλού επιπέδου (π.χ. άκρες) και εννοιών υψηλού επιπέδου (π.χ. σχήματα).
Για παράδειγμα, σκεφτείτε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο που χρησιμοποιείται για ταξινόμηση εικόνων. Το επίπεδο εισόδου λαμβάνει τιμές εικονοστοιχείων μιας εικόνας και τα επόμενα κρυφά στρώματα καταγράφουν όλο και πιο περίπλοκα μοτίβα, όπως άκρες, υφές και σχήματα. Το τελικό κρυφό στρώμα συνδυάζει αυτά τα μοτίβα για να κάνει μια πρόβλεψη σχετικά με την κατηγορία της εικόνας. Προσαρμόζοντας τον αριθμό των κρυφών μονάδων και επιπέδων, μπορούμε να ελέγξουμε την ικανότητα του δικτύου να καταγράφει διαφορετικά επίπεδα λεπτομέρειας και πολυπλοκότητας στις εικόνες.
Εκτός από την προσαρμογή του μεγέθους και του σχήματος, το όρισμα κρυφών μονάδων επιτρέπει επίσης την προσαρμογή των συναρτήσεων ενεργοποίησης. Οι συναρτήσεις ενεργοποίησης καθορίζουν την έξοδο μιας κρυφής μονάδας με βάση την είσοδό της. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν διαφορετικές συναρτήσεις ενεργοποίησης για την εισαγωγή μη γραμμικοτήτων στο δίκτυο, επιτρέποντάς του να μαθαίνει και να αναπαριστά περίπλοκες σχέσεις στα δεδομένα. Οι κοινές λειτουργίες ενεργοποίησης περιλαμβάνουν σιγμοειδές, tanh και ανορθωμένη γραμμική μονάδα (ReLU).
Το όρισμα κρυφών μονάδων στα βαθιά νευρωνικά δίκτυα παρέχει ευελιξία στην προσαρμογή του μεγέθους και του σχήματος του δικτύου. Προσαρμόζοντας τον αριθμό των κρυφών μονάδων και επιπέδων, καθώς και την επιλογή των συναρτήσεων ενεργοποίησης, μπορούμε να προσαρμόσουμε την ικανότητα του δικτύου να συλλαμβάνει και να αναπαριστά τα υποκείμενα μοτίβα και τις σχέσεις στα δεδομένα.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Βαθιά νευρωνικά δίκτυα και εκτιμητές:
- Μπορεί η βαθιά μάθηση να ερμηνευτεί ως ο καθορισμός και η εκπαίδευση ενός μοντέλου που βασίζεται σε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο (DNN);
- Το πλαίσιο TensorFlow της Google επιτρέπει την αύξηση του επιπέδου αφαίρεσης στην ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης (π.χ. με την αντικατάσταση της κωδικοποίησης με διαμόρφωση);
- Είναι σωστό ότι εάν το σύνολο δεδομένων είναι μεγάλο χρειάζεται λιγότερη αξιολόγηση, πράγμα που σημαίνει ότι το κλάσμα του συνόλου δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αξιολόγηση μπορεί να μειωθεί με αυξημένο μέγεθος του συνόλου δεδομένων;
- Μπορεί κανείς να ελέγξει εύκολα (προσθέτοντας και αφαιρώντας) τον αριθμό των επιπέδων και τον αριθμό των κόμβων σε μεμονωμένα επίπεδα αλλάζοντας τον πίνακα που παρέχεται ως το κρυφό όρισμα του βαθιού νευρωνικού δικτύου (DNN);
- Πώς να αναγνωρίσετε ότι το μοντέλο είναι υπερβολικά τοποθετημένο;
- Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα και τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα;
- Γιατί τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα ονομάζονται βαθιά;
- Ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της προσθήκης περισσότερων κόμβων στο DNN;
- Ποιο είναι το πρόβλημα της κλίσης εξαφάνισης;
- Ποια είναι μερικά από τα μειονεκτήματα της χρήσης βαθιάς νευρωνικών δικτύων σε σύγκριση με τα γραμμικά μοντέλα;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στα Deep Neural Networks και τους εκτιμητές