|
Neyron tarmoqlarda gradient kelib chiqishining dunyosi
|
| Sana | 09.07.2024 | | Hajmi | 2,01 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.
|
| |
