Assimilator: En nevral nettverksarkitektur for klassifiserings- og regresjonsoppgaver

I sammenheng med maskinl
ring er en assimilator en type nevrale nettverksarkitektur som er designet for å utføre både klassifiserings- og regresjonsoppgaver. Begrepet "assimilator" ble laget av forskere ved Google som utviklet denne arkitekturen som en måte å kombinere styrkene til tradisjonelle klassifiseringsmodeller (som logistisk regresjon) med evnene til dype nevrale nettverk.

Nøkkelideen bak assimilatoren er å bruke en enkelt nevrale nettverk for å utføre både klassifiserings- og regresjonsoppgaver, i stedet for å bruke separate modeller for hver oppgave. Dette gjør at modellen kan l
re en delt representasjon av dataene som kan brukes til begge typer prediksjoner, noe som kan føre til forbedret ytelse og mer effektiv trening.

Assimilatorarkitekturen består av to hovedkomponenter: en klassifikasjonsgren og en regresjonsgren. Klassifiseringsgrenen er typisk et fullt tilkoblet nevralt nettverk med et softmax-utgangslag som produserer en sannsynlighetsfordeling over de mulige klassene. Regresjonsgrenen er også et fullt tilkoblet nevralt nettverk, men den har ikke et utgangslag, så den kan brukes til å forutsi kontinuerlige verdier som prisen på et produkt.

Under treningen trenes assimilatoren ende-til-ende, ved å bruke en kombinasjon av klassifikasjons- og regresjonstapsfunksjoner. Dette gjør at modellen kan l
re en delt representasjon av dataene som er nyttige for begge oppgavene, samtidig som den lar den spesialisere seg i de spesifikke kravene til hver oppgave.

En fordel med assimilatoren er at den kan v
re mer effektiv enn å trene opp separate modeller for klassifisering og regresjon, siden det bare krever et enkelt sett med parametere som skal l
res. I tillegg kan den delte representasjonen som assimilatoren har l
rt, v
re nyttig for andre oppgaver, for eksempel klynging eller oppdagelse av anomalier.