Assimilator: En neural netværksarkitektur for klassifikations- og regressionsopgaver

I forbindelse med maskinl
ring er en assimilator en type neural netv
rksarkitektur, der er designet til at udføre både klassifikations- og regressionsopgaver. Udtrykket "assimilator" blev opfundet af forskere hos Google, der udviklede denne arkitektur som en måde at kombinere styrkerne ved traditionelle klassifikationsmodeller (såsom logistisk regression) med mulighederne i dybe neurale netv
rk.

Nøgleideen bag assimilatoren er at bruge en enkelt neurale netv
rk til at udføre både klassifikations- og regressionsopgaver i stedet for at bruge separate modeller for hver opgave. Dette giver modellen mulighed for at l
re en f
lles repr
sentation af dataene, der kan bruges til begge typer forudsigelser, hvilket kan føre til forbedret pr
station og mere effektiv tr
ning.

Assimilatorarkitekturen består af to hovedkomponenter: en klassifikationsgren og en regressionsgren. Klassifikationsgrenen er typisk et fuldt tilsluttet neuralt netv
rk med et softmax outputlag, der producerer en sandsynlighedsfordeling over de mulige klasser. Regressionsgrenen er også et fuldt forbundet neuralt netv
rk, men den har ikke et outputlag, så den kan bruges til at forudsige kontinuerte v
rdier såsom prisen på et produkt.

Under tr
ningen tr
nes assimilatoren ende-til-ende, ved hj
lp af en kombination af klassifikations- og regressionstabsfunktioner. Dette giver modellen mulighed for at l
re en f
lles repr
sentation af data, der er nyttig til begge opgaver, samtidig med at den kan specialisere sig i de specifikke krav til hver opgave.

En fordel ved assimilatoren er, at den kan v
re mere effektiv end at tr
ne separate modeller til klassificering og regression, da det kun kr
ver et enkelt s
t parametre at blive l
rt. Derudover kan den delte repr
sentation, som assimilatoren har l
rt, v
re nyttig til andre opgaver, såsom klyngedannelse eller registrering af anomalier.