Argumentet for skjulte enheder i dybe neurale netværk spiller en afgørende rolle for at tillade tilpasning af netværkets størrelse og form. Dybe neurale netværk er sammensat af flere lag, der hver består af et sæt skjulte enheder. Disse skjulte enheder er ansvarlige for at fange og repræsentere de komplekse relationer mellem input- og outputdata.
For at forstå, hvordan argumentet for skjulte enheder muliggør tilpasning, er vi nødt til at dykke ned i strukturen og funktionen af dybe neurale netværk. I et typisk dybt neuralt netværk modtager inputlaget de rå inputdata, som derefter sendes gennem en række skjulte lag, før det når outputlaget. Hvert skjult lag er sammensat af flere skjulte enheder, og disse enheder er forbundet med enhederne i de foregående og efterfølgende lag.
Antallet af skjulte enheder i hvert lag, såvel som antallet af lag i netværket, kan tilpasses baseret på det specifikke problem. Ved at øge antallet af skjulte enheder i et lag kan netværket fange mere komplekse mønstre og relationer i dataene. Dette kan være særligt nyttigt, når man har at gøre med store og komplekse datasæt.
Desuden kan formen på netværket også tilpasses ved at justere antallet af lag. Tilføjelse af flere lag til netværket gør det muligt for det at lære hierarkiske repræsentationer af dataene, hvor hvert lag fanger forskellige abstraktionsniveauer. Denne hierarkiske repræsentation kan være gavnlig i opgaver som billedgenkendelse, hvor objekter kan beskrives ved en kombination af funktioner på lavt niveau (f.eks. kanter) og begreber på højt niveau (f.eks. former).
Overvej for eksempel et dybt neuralt netværk, der bruges til billedklassificering. Inputlaget modtager pixelværdier af et billede, og de efterfølgende skjulte lag fanger stadig mere komplekse mønstre, såsom kanter, teksturer og former. Det sidste skjulte lag kombinerer disse mønstre for at lave en forudsigelse om billedets klasse. Ved at tilpasse antallet af skjulte enheder og lag kan vi styre netværkets kapacitet til at fange forskellige niveauer af detaljer og kompleksitet i billederne.
Ud over tilpasning af størrelse og form giver argumentet skjulte enheder også mulighed for tilpasning af aktiveringsfunktioner. Aktiveringsfunktioner bestemmer output fra en skjult enhed baseret på dens input. Forskellige aktiveringsfunktioner kan bruges til at introducere ikke-lineariteter i netværket, hvilket gør det muligt at lære og repræsentere komplekse relationer i dataene. Almindelige aktiveringsfunktioner omfatter sigmoid, tanh og rectified linear unit (ReLU).
Argumentet for skjulte enheder i dybe neurale netværk giver fleksibilitet til at tilpasse netværkets størrelse og form. Ved at justere antallet af skjulte enheder og lag, samt valg af aktiveringsfunktioner, kan vi skræddersy netværkets kapacitet til at fange og repræsentere de underliggende mønstre og sammenhænge i dataene.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dybe neurale netværk og estimatorer:
- Kan deep learning tolkes som at definere og træne en model baseret på et dybt neuralt netværk (DNN)?
- Gør Googles TensorFlow-ramme det muligt at øge abstraktionsniveauet i udviklingen af maskinlæringsmodeller (f.eks. ved at erstatte kodning med konfiguration)?
- Er det korrekt, at hvis datasættet er stort, behøver man mindre evaluering, hvilket betyder, at den del af datasættet, der bruges til evaluering, kan reduceres med øget størrelse af datasættet?
- Kan man nemt kontrollere (ved at tilføje og fjerne) antallet af lag og antallet af noder i individuelle lag ved at ændre det array, der leveres som det skjulte argument for det dybe neurale netværk (DNN)?
- Hvordan genkender man, at modellen er overmonteret?
- Hvad er neurale netværk og dybe neurale netværk?
- Hvorfor kaldes dybe neurale netværk dybe?
- Hvad er fordelene og ulemperne ved at tilføje flere noder til DNN?
- Hvad er problemet med forsvindende gradient?
- Hvad er nogle af ulemperne ved at bruge dybe neurale netværk sammenlignet med lineære modeller?
Se flere spørgsmål og svar i Deep neurale netværk og estimatorer