Искусственные нейронные сети

Почему инженеры машинного обучения используют слой отсева в кератах, учитывая, что имеет больше смысла разрабатывать более простую модель с меньшим количеством слоев и нейронов в первую очередь?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 3314


Тони Петров соучредитель и инженер AI в Netlyt (2018-настоящее время)   
@ | Обновлено Right Now


Представьте, что нейронная сеть - это шланг:

Он забирает воду (требует некоторого ввода), переносит ее куда-то (изменяет ваш ввод) и выталкивает воду (производит некоторую отдачу).

Без функции активации ваш шланг будет действовать как стальная труба: фиксированная и негибкая. Иногда этого достаточно. Ничего плохого в использовании трубы для доставки воды:

Иногда это будет сложнее. Вам придется пройти через очень специфические места и избегать других:

Негибкая стальная труба просто не подойдет, как бы вы ее ни вращали. Здесь вам пригодится функция активации, потому что она делает вашу функцию более гибкой.

В этом случае нейронная сеть с функцией активации будет действовать как пластиковый садовый шланг. Вы можете согнуть его в соответствии с вашими конкретными потребностями и нести воду в гораздо большее количество мест, куда невозможно добраться с помощью стальной трубы:

Итак, цель функции активации - добавить гибкость вашему шлангу (нелинейность вашей нейронной сети).

| |



Онлайн-курс
«Квантовые технологии»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.