Zastosowanie Modeli Transformerów w Klasyfikacji Danych Liczbowych

W ostatnich latach modele Transformerów zrewolucjonizowały wiele dziedzin analizy danych, szczególnie w obszarze przetwarzania języka naturalnego (NLP). Jednak ich potencjał nie ogranicza się tylko do tekstu – transformery mogą być również efektywnie stosowane w klasyfikacji danych liczbowych. W tym artykule przyjrzymy się, jak transformery mogą być używane w kontekście danych liczbowych, a także omówimy ich […]

Nowoczesne Funkcje Aktywacji: Co Warto Wiedzieć

W dziedzinie sieci neuronowych wybór funkcji aktywacji jest kluczowy dla efektywności modelu. Tradycyjne funkcje, takie jak sigmoid czy tanh, odgrywały ważną rolę w początkowych latach rozwoju sieci neuronowych, ale w miarę jak technologie ewoluowały, pojawiły się nowe, bardziej zaawansowane funkcje aktywacji. W tym artykule przyjrzymy się nowoczesnym funkcjom aktywacji, ich zaletom oraz zastosowaniom. GELU (Gaussian […]

Wybór Funkcji Aktywacji w Stosunku do Wybranego Scaler’a: Kluczowe Wskazówki

Wybór odpowiedniej funkcji aktywacji oraz odpowiedniego sposobu skalowania danych to kluczowe decyzje przy budowie modeli sieci neuronowych. Wybór ten powinien być dostosowany do specyfiki danych oraz struktury sieci. Oto kilka ogólnych wskazówek dotyczących tego, jak dobrać funkcję aktywacji w zależności od używanego scalera. Min-Max Scaler (Standaryzacja w Zakresie [0,1]) Sigmoid: Ta funkcja aktywacji dobrze współpracuje […]

Dropout w Sieciach Neuronowych: Klucz do Regularizacji i Lepszej Generalizacji

Dropout jest jedną z najbardziej popularnych technik regularizacji stosowanych w sieciach neuronowych. Jego głównym celem jest zmniejszenie overfittingu i poprawa zdolności generalizacji modelu. W tym artykule przyjrzymy się, czym jest dropout, jak działa, jakie są jego zalety i wady, oraz jak go optymalnie stosować w różnych typach sieci neuronowych. Co to jest Dropout? Dropout to […]

Normalizacja w Sieciach Neuronowych: Klucz do Stabilizacji i Efektywności Uczenia

Normalizacja jest jedną z fundamentalnych technik stosowanych w trenowaniu sieci neuronowych. Jej głównym celem jest poprawa stabilności procesu uczenia oraz przyspieszenie konwergencji modelu. W tym artykule przyjrzymy się różnym metodom normalizacji, ich działaniu, zastosowaniom oraz korzyściom, jakie niosą dla modeli sieci neuronowych. Co to jest Normalizacja? Normalizacja to technika przetwarzania danych, która polega na dostosowaniu […]

Jak dobrać odpowiedni batch size? Wpływ batch size na uczenie modelu, learning rate i liczbę epok

Dobór odpowiedniego batch size w procesie uczenia modeli głębokiego uczenia ma kluczowe znaczenie dla wydajności i szybkości trenowania. Warto wiedzieć, jak wielkość batch size wpływa na działanie modelu, jak dostosować learning rate w zależności od jego wartości oraz jak liczba epok wchodzi w interakcję z tymi parametrami. Czym jest batch size? Batch size to liczba […]

Rodzaje Funkcji Aktywacyjnych w Sieciach Neuronowych

Funkcje aktywacyjne są kluczowym elementem sieci neuronowych, ponieważ wpływają na to, jak model uczy się i przewiduje. Odpowiadają za przekształcanie sumy ważonej wejść neuronu w odpowiednią formę. W tym artykule przyjrzymy się najpopularniejszym funkcjom aktywacyjnym, takim jak ReLU, Leaky ReLU, Sigmoid, Swish oraz kilku innym ciekawym opcjom, które są powszechnie stosowane. 1. ReLU (Rectified Linear […]

DenseNet, ResNet

1. DenseNet W DenseNet, każda warstwa jest połączona z wszystkimi poprzednimi warstwami poprzez konkatenację. Poniżej znajduje się implementacja sieci, która wykorzystuje te cechy. 2. ResNet W ResNet stosuje się skip connections (rezydualność), gdzie wyjście z jednej warstwy jest dodawane do wyjścia kolejnej warstwy. Oto jak możesz zaimplementować tę architekturę: Kluczowe różnice: