TensorFlow - Intro

TensorFlow este un proiect open-source pentru dezvoltarea ML (Machine Learning). Codul pentru acest proiect se poate gasi pe urmatorul link: https://github.com/tensorflow/tensorflow. Acest proiect a fost dezvoltat de Google Brain. A fost creat pentru a facilita dezvoltarea modelelor de ML in special cele de deep learning. Ofera cateva unelte care sunt usor de utilizat pentru a crea un si a invata un AI. TensorFlow accepta o gama larga de aplicatii, de la NLP (Natural Language Processing) pana la reinforcement learning (invatare prin intarire). 

Haideti sa explicam putin imaginea asta:

User Feeds Inputs: Utilizatorul furnizeaza datele de intrare prin nodul X, reprezentat in imagine cu un cerc albastru. Acest bloc marcheaza punctul de start al graficului si defineste vectorul pe care modelul il va procesa.

Variabile de antrenat w si b: TensorFlow creaza doua variabile ajustabile pe parcursul antrenamentului:

w: matricea de greutati initializate aleatoriu care va invata cum sa combine caracteristicile din X

b: bias-ul, o constanta adaugata dupa produsul matricial ce muta functia de decizie pentru a se potrivi mai bine datelor

Blocul MatMul: Realizeaza produsul matricial X*w. El primeste inputul X si greutatile w, apoi calculeaza combinatia liniara a caracteristicilor cu parametrii curenti ai retelei

Blocul Add: Acesta ia rezultatul MatMul si ii adauga bias-ul b. Aceasta ajusteaza fiecare element din vectorul rezultat, permitand retelei sa modeleze si componentele care nu pornesc de la origine.

Blocul ReLu: Aplica functia de activare Rectified Linear Unit definita ca: f(x) = max(0, x). El transfora toate valorile negative in 0, introducand non-liniaritatea in model si permitand retelei sa invete reprezentari complexe. 

User Fetches Outputs: La final utilizator preia rezultatul procesarii dupa ReLu. Iesirea obtinuta poate fi folosita pentru predictii sau ca input pentru alte straturi ale retelei.