Асимилатор: Архитектура неуронске мреже за задатке класификације и регресије

У контексту машинског учења, асимилатор је врста архитектуре неуронске мреже која је дизајнирана да обавља и задатке класификације и регресије. Термин „асимилатор“ су сковали истраживачи у Гуглу који су развили ову архитектуру као начин да комбинују снаге традиционалних модела класификације (као што је логистичка регресија) са могућностима дубоких неуронских мрежа.ӕӕКључна идеја која стоји иза асимилатора је да користи једну неуронску мрежу за обављање задатака и класификације и регресије, уместо да користе засебне моделе за сваки задатак. Ово омогућава моделу да научи заједничку репрезентацију података који се могу користити за обе врсте предвиђања, што може довести до побољшаних перформанси и ефикасније обуке.ӕӕАрхитектура асимилатора састоји се од две главне компоненте: гране класификације и гране регресије. Класификациона грана је типично потпуно повезана неуронска мрежа са софтмак излазним слојем који производи дистрибуцију вероватноће по могућим класама. Грана регресије је такође потпуно повезана неуронска мрежа, али нема излазни слој, тако да се може користити за предвиђање континуираних вредности као што је цена производа.ӕӕТоком обуке, асимилатор се обучава од краја до краја, користећи комбинацију функција класификације и регресионог губитка. Ово омогућава моделу да научи заједничку репрезентацију података која је корисна за оба задатка, а истовремено му омогућава да се специјализује за специфичне захтеве сваког задатка.ӕӕЈедна предност асимилатора је та што може бити ефикаснији од обуке засебних модела за класификацију и регресију, пошто захтева само један скуп параметара за учење. Поред тога, заједничка репрезентација коју је научио асимилатор може бити корисна за друге задатке, као што је груписање или откривање аномалија.