深層学習ネットワークにおけるシグモイド活性化関数の制限は何ですか?
シグモイド活性化関数は、ニューラル ネットワークに非線形機能を導入するために使用される一般的に使用される非線形関数です。入力値を 0 から 1 までの範囲にマッピングするため、バイナリ分類タスクでよく使用されます。シグモイド関数にはいくつかの利点がありますが、ネットワークのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性があるいくつかの欠点もあります。たとえば、シグモイド関数の入力値が 0 から遠く離れている場合、勾配は 0 に近くなり、勾配消失の問題が発生し、ネットワークの深さが制限されます。さらに、シグモイド関数の出力は 0 を中心としていないため、データ ドリフトや勾配爆発の問題が発生する可能性があります。したがって、場合によっては、シグモイド関数の欠点を克服し、ネットワーク パフォーマンスを向上させるために、ReLU などの他の活性化関数を使用する方が適している場合があります。
シグモイド活性化関数の欠点をいくつか次に示します。
1. 勾配消失問題
バックプロパゲーション アルゴリズムでは、勾配はネットワーク パラメーターの更新において重要な役割を果たします。ただし、入力が 0 または 1 に近い場合、シグモイド関数の導関数は非常に小さくなります。これは、トレーニング プロセス中に、これらの領域の勾配も非常に小さくなり、勾配の消失の問題が発生することを意味します。バックプロパゲーション中に勾配が徐々に減少するため、ニューラル ネットワークがより深い特徴を学習することが困難になります。
2. 出力が 0 を中心としていません
シグモイド関数の出力が 0 を中心としていないため、問題が発生する可能性があります。 。たとえば、ネットワークの一部の層では、入力の平均値が非常に大きくなったり、非常に小さくなったりする場合があり、このような場合、シグモイド関数の出力は 1 または 0 に近くなり、シグモイド関数のパフォーマンスの低下につながる可能性があります。通信網。
3. 時間がかかる
シグモイド関数の計算には、他の活性化関数 (ReLU など) よりも時間がかかります。これは、シグモイド関数には指数演算が含まれるため、演算が遅くなります。
4. スパースではない
スパース表現は、計算の複雑さとストレージ スペースの使用を軽減できる非常に便利な機能です。ただし、シグモイド関数は、その出力が範囲全体にわたって価値があるため、スパースではありません。これは、シグモイド関数を使用するネットワークでは、ニューロンの小さなサブセットだけが出力を生成するのではなく、各ニューロンが出力を生成することを意味します。これにより、ネットワークに過度の計算負荷がかかる可能性があり、ネットワークの重みを保存するコストも増加します。
5. 負の入力はサポートされていません
シグモイド関数の入力は負ではない数値である必要があります。これは、ネットワークへの入力が負の数値を持つ場合、シグモイド関数はそれらを処理できないことを意味します。これにより、ネットワークのパフォーマンスが低下したり、誤った出力が生成されたりする可能性があります。
6. マルチカテゴリ分類タスクには適用できません
シグモイド関数は、出力範囲が 0 であるため、二項分類タスクに最適です。 1に。ただし、複数カテゴリの分類タスクでは、出力が複数のカテゴリの 1 つを表す必要があるため、出力を正規化するためにソフトマックス関数を使用する必要があります。シグモイド関数を使用するには、カテゴリごとに異なる分類器をトレーニングする必要があり、計算コストとストレージ コストの増加につながります。
上記は、深層学習ネットワークにおけるシグモイド関数の欠点の一部です。シグモイド関数が依然として役立つ場合もありますが、ほとんどの場合、ReLU、LeakyReLU、ELU、Swish などの他の活性化関数を使用する方が適しています。これらの関数は、パフォーマンスが高く、計算速度が速く、ストレージ要件が少ないため、実際のアプリケーションでより広く使用されています。
以上が深層学習ネットワークにおけるシグモイド活性化関数の制限は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











以前に書きましたが、今日は、深層学習テクノロジーが複雑な環境におけるビジョンベースの SLAM (同時ローカリゼーションとマッピング) のパフォーマンスをどのように向上させることができるかについて説明します。ここでは、深部特徴抽出と深度マッチング手法を組み合わせることで、低照度条件、動的照明、テクスチャの弱い領域、激しいセックスなどの困難なシナリオでの適応を改善するように設計された多用途のハイブリッド ビジュアル SLAM システムを紹介します。当社のシステムは、拡張単眼、ステレオ、単眼慣性、ステレオ慣性構成を含む複数のモードをサポートしています。さらに、他の研究にインスピレーションを与えるために、ビジュアル SLAM と深層学習手法を組み合わせる方法も分析します。公開データセットと自己サンプリングデータに関する広範な実験を通じて、測位精度と追跡堅牢性の点で SL-SLAM の優位性を実証しました。

今日の急速な技術変化の波の中で、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、および深層学習 (DL) は輝かしい星のようなもので、情報技術の新しい波をリードしています。これら 3 つの単語は、さまざまな最先端の議論や実践で頻繁に登場しますが、この分野に慣れていない多くの探検家にとって、その具体的な意味や内部のつながりはまだ謎に包まれているかもしれません。そこで、まずはこの写真を見てみましょう。ディープラーニング、機械学習、人工知能の間には密接な相関関係があり、進歩的な関係があることがわかります。ディープラーニングは機械学習の特定の分野であり、機械学習

2006 年にディープ ラーニングの概念が提案されてから、ほぼ 20 年が経過しました。ディープ ラーニングは、人工知能分野における革命として、多くの影響力のあるアルゴリズムを生み出してきました。では、ディープラーニングのトップ 10 アルゴリズムは何だと思いますか?私の考えでは、ディープ ラーニングのトップ アルゴリズムは次のとおりで、いずれもイノベーション、アプリケーションの価値、影響力の点で重要な位置を占めています。 1. ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の背景: ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は、多層パーセプトロンとも呼ばれ、最も一般的なディープ ラーニング アルゴリズムです。最初に発明されたときは、コンピューティング能力のボトルネックのため疑問視されていました。最近まで長年にわたる計算能力、データの爆発的な増加によって画期的な進歩がもたらされました。 DNN は、複数の隠れ層を含むニューラル ネットワーク モデルです。このモデルでは、各層が入力を次の層に渡し、

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と Transformer は、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを示した 2 つの異なる深層学習モデルです。 CNN は主に、画像分類、ターゲット検出、画像セグメンテーションなどのコンピューター ビジョン タスクに使用されます。畳み込み演算を通じて画像上の局所的な特徴を抽出し、プーリング演算を通じて特徴の次元削減と空間的不変性を実行します。対照的に、Transformer は主に、機械翻訳、テキスト分類、音声認識などの自然言語処理 (NLP) タスクに使用されます。セルフアテンション メカニズムを使用してシーケンス内の依存関係をモデル化し、従来のリカレント ニューラル ネットワークにおける逐次計算を回避します。これら 2 つのモデルは異なるタスクに使用されますが、シーケンス モデリングでは類似点があるため、

双方向 LSTM モデルは、テキスト分類に使用されるニューラル ネットワークです。以下は、テキスト分類タスクに双方向 LSTM を使用する方法を示す簡単な例です。まず、必要なライブラリとモジュールをインポートする必要があります: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

シャム ニューラル ネットワークは、ユニークな人工ニューラル ネットワーク構造です。これは、同じパラメーターと重みを共有する 2 つの同一のニューラル ネットワークで構成されます。同時に、2 つのネットワークは同じ入力データも共有します。 2 つのニューラル ネットワークは構造的に同一であるため、このデザインは双子からインスピレーションを得ています。シャム ニューラル ネットワークの原理は、2 つの入力データ間の類似性や距離を比較することによって、画像マッチング、テキスト マッチング、顔認識などの特定のタスクを完了することです。トレーニング中、ネットワークは、類似したデータを隣接する領域にマッピングし、異なるデータを離れた領域にマッピングしようとします。このようにして、ネットワークはさまざまなデータを分類または照合する方法を学習して、対応するデータを実現できます。

因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列データの因果関係の問題のために設計された特別な畳み込みニューラル ネットワークです。従来の畳み込みニューラル ネットワークと比較して、因果畳み込みニューラル ネットワークは、時系列の因果関係を保持するという独特の利点があり、時系列データの予測と分析に広く使用されています。因果畳み込みニューラル ネットワークの中心的なアイデアは、畳み込み演算に因果関係を導入することです。従来の畳み込みニューラルネットワークは、現時点の前後のデータを同時に認識できますが、時系列予測では情報漏洩の問題が発生する可能性があります。現時点での予測結果は、将来の時点のデータに影響を受けるからです。この問題を解決するのが因果畳み込みニューラル ネットワークであり、現時点と過去のデータのみを認識することができ、将来のデータを認識することはできません。

エディター | Radish Skin 2021 年の強力な AlphaFold2 のリリース以来、科学者はタンパク質構造予測モデルを使用して、細胞内のさまざまなタンパク質構造をマッピングし、薬剤を発見し、既知のあらゆるタンパク質相互作用の「宇宙地図」を描いてきました。ちょうど今、Google DeepMind が AlphaFold3 モデルをリリースしました。このモデルは、タンパク質、核酸、小分子、イオン、修飾残基を含む複合体の結合構造予測を実行できます。 AlphaFold3 の精度は、これまでの多くの専用ツール (タンパク質-リガンド相互作用、タンパク質-核酸相互作用、抗体-抗原予測) と比較して大幅に向上しました。これは、単一の統合された深層学習フレームワーク内で、次のことを達成できることを示しています。
