• Biologik asos Neyron tarmoqlari miyada neyronlar va sinapslarning ishlashiga asoslanadi. Ilovalar
  • Tarif Faollashtirish funktsiyasi - bu neyron chiqishiga chiziqli bolmaganlikni kiritish uchun neyron tarmoqda ishlatiladigan matematik funktsiya.. Nima uchun ular muhim
  • Faollashtirish funksiyalarining turlari
  • Ular neyron tarmoqlarda qanday qollaniladi
  • Gradient tushishdagi umumiy muammolar
  • Gradient tushishini yaxshilash uchun optimallashtirish usullari 1 Momentum
  • Moslashuvchan talim stavkalari
  • Neyron tarmoqlarda gradient kelib chiqishining dunyosi




    Download 2,01 Mb.
    Sana09.07.2024
    Hajmi2,01 Mb.
    #267254
    Bog'liq
    mustaqil ish


    Neyron tarmoqlarda gradient kelib chiqishining dunyosi
    Neyron tarmoqlar mashinani o'rganish uchun kuchli vosita bo'lib, gradient tushishi ularni ishlashning muhim qismidir. Ushbu taqdimotda biz ushbu qiziqarli mavzuning nozik tomonlarini o'rganamiz!
    by Dilnoza Ziyodullayeva
    Neyron tarmoqlar nima?
    Ta'rif
    Neyron tarmoqlar - bu miyaning tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan, mashinani o'rganish va sun'iy intellekt uchun ishlatiladigan algoritmlar to'plami.
    Biologik asos
    Neyron tarmoqlari miyada neyronlar va sinapslarning ishlashiga asoslanadi.
    Ilovalar
    Neyron tarmoqlar tasvir va nutqni aniqlashdan tortib avtonom transport vositalari va tabiiy tilni qayta ishlashgacha bo'lgan hamma narsa uchun ishlatiladi..
    Gradient tushishi 101
    1
    Bu nima?
    Gradientning tushishi - bu gradientning salbiy tomoniga asoslangan holda, eng keskin pasayish yo'nalishi bo'yicha takroriy harakat qilish orqali funktsiyani minimallashtirish uchun ishlatiladigan algoritm.
    2
    Nima uchun bu muhim?
    Neyron tarmoqlarda gradient tushishi bilan optimallashtirish tarmoqni naqshlarni tan olishga va aniq bashorat qilishga o'rgatishning kalitidir.
    3
    Gradient tushish turlari
    Gradient tushishning uchta asosiy turi mavjud, jumladan, to'plam, stokastik va mini-partiya.
    Faollashtirish funktsiyalari
    Ta'rif
    Faollashtirish funktsiyasi - bu neyron chiqishiga chiziqli bo'lmaganlikni kiritish uchun neyron tarmoqda ishlatiladigan matematik funktsiya..
    Nima uchun ular muhim?
    Faollashtirish funktsiyalarisiz neyron tarmoqlar yangi ma'lumotlarni o'rgana olmaydi va umumlashtira olmaydi.
    Faollashtirish funksiyalarining turlari
    Sigmasimon, ReLU, tanh va softmax kabi faollashtirish funktsiyalarining ko'p turlari mavjud, ularning har biri o'zining afzalliklari va kamchiliklariga ega.
    Neyron tarmoqlarni o'qitishda gradientlarning roli
    Gradientlar nima?
    Gradientlar - bu funktsiyaning eng keskin ko'tarilish yo'nalishini ko'rsatadigan vektorlar.
    Ular neyron tarmoqlarda qanday qo'llaniladi?
    Neyron tarmog'ini o'qitishda xato gradientlarni hisoblash uchun tarmoq orqali qayta tarqaladi, keyinchalik ular tarmoqning og'irliklari va moyilliklarini yangilash uchun ishlatiladi.
    Optimallashtirish texnikasi
    Gradient tushishini yaxshilash uchun ko'plab optimallashtirish usullari mavjud, masalan, impuls, o'rganish tezligining pasayishi va moslashuvchan o'rganish tezligi.
    Gradient tushishdagi umumiy muammolar
    • Yo'qolib borayotgan gradientlar: gradientlar vazn o'zgarishiga sezilarli ta'sir ko'rsatish uchun juda kichik bo'lib qoladi
    • Platolar: juda kichik gradientli optimallashtirish landshaftining hududlari, bu sekin konvergentsiyaga yoki mahalliy minimallarda qolib ketishiga olib kelishi mumkin.

    Gradient tushishini yaxshilash uchun optimallashtirish usullari
    1
    Momentum
    Og'irlik yangilanishlarini yumshatish va tebranishlarni oldini olish uchun o'tgan gradientlarning harakatlanuvchi o'rtacha qiymatidan foydalanadi.
    2
    O'rganish tezligining pasayishi
    Minimaldan oshib ketmaslik uchun vaqt o'tishi bilan o'rganish tezligini pasaytiradi.
    3
    Moslashuvchan ta'lim stavkalari
    Konvergentsiyani tezlashtirish uchun har bir vazn yoki og'irliklar guruhi uchun o'rganish tezligini ularning gradientlari kattaligiga qarab sozlang.
    Xulosa va asosiy fikrlar
    1
    Gradient tushishi neyron tarmoqlarni o'qitishning muhim qismidir
    Busiz neyron tarmoqlar yangi ma'lumotlarni umumlashtira olmaydi va aniq bashorat qila olmaydi.
    2
    Faollashtirish funktsiyalari neyronlarning chiqishiga chiziqli bo'lmaganlikni kiritadi
    Ular murakkab real dunyo ma'lumotlarini modellashtirish uchun juda muhimdir.
    3
    Optimallashtirish usullari gradient tushishini yaxshilashga yordam beradi
    Momentum, o'rganish tezligining pasayishi va moslashuvchan o'rganish tezligi bir nechta misoldir.
    Download 2,01 Mb.




    Download 2,01 Mb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    Neyron tarmoqlarda gradient kelib chiqishining dunyosi

    Download 2,01 Mb.