Assimilator: Eine neuronale Netzwerkarchitektur für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben

Im Kontext des maschinellen Lernens ist ein Assimilator eine Art neuronale Netzwerkarchitektur, die sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben ausführen soll. Der Begriff „Assimilator“ wurde von Forschern bei Google geprägt, die diese Architektur entwickelten, um die Stärken traditioneller Klassifizierungsmodelle (wie der logistischen Regression) mit den Fähigkeiten tiefer neuronaler Netze zu kombinieren.

Die Schlüsselidee hinter dem Assimilator ist die Verwendung von a Ein einzelnes neuronales Netzwerk kann sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsaufgaben ausführen, anstatt für jede Aufgabe separate Modelle zu verwenden. Dadurch kann das Modell eine gemeinsame Darstellung der Daten erlernen, die für beide Arten von Vorhersagen verwendet werden kann, was zu einer verbesserten Leistung und einem effizienteren Training führen kann.

Die Assimilator-Architektur besteht aus zwei Hauptkomponenten: einem Klassifizierungszweig und einem Regressionszweig. Der Klassifizierungszweig ist typischerweise ein vollständig verbundenes neuronales Netzwerk mit einer Softmax-Ausgabeschicht, die eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über die möglichen Klassen erzeugt. Der Regressionszweig ist ebenfalls ein vollständig verbundenes neuronales Netzwerk, verfügt jedoch über keine Ausgabeschicht und kann daher zur Vorhersage kontinuierlicher Werte wie des Preises eines Produkts verwendet werden.

Während des Trainings wird der Assimilator durchgängig trainiert. unter Verwendung einer Kombination aus Klassifizierungs- und Regressionsverlustfunktionen. Dadurch kann das Modell eine gemeinsame Darstellung der Daten erlernen, die für beide Aufgaben nützlich ist, und sich gleichzeitig auf die spezifischen Anforderungen jeder Aufgabe spezialisieren.

Ein Vorteil des Assimilators besteht darin, dass er effizienter sein kann als das Training separater Modelle Klassifizierung und Regression, da nur ein einziger Parametersatz erlernt werden muss. Darüber hinaus kann die vom Assimilator erlernte gemeinsame Darstellung für andere Aufgaben wie Clustering oder Anomalieerkennung nützlich sein.