Публикации по теме 'backpropagation'


Сверточное обратное распространение, строго.
Для тех из нас, кто занимается математической строгостью в сообществе науки о данных / машинного обучения, может быть неприятно найти доказательство некоторых алгоритмов / формул, с которыми мы сталкиваемся. В частности, я помню, что один из них не имел успеха в Интернете, поэтому я подумал, что будет разумно объяснить его здесь. Этот пост будет посвящен обратному распространению в слоях свертки вашей нейронной сети и тому, как вычислять градиенты относительно весов, смещений и входных..
Что такое параметрический ReLU ?
Что такое параметрический ReLU? Выпрямленная линейная единица (ReLU) — это функция активации в нейронных сетях. Это популярный выбор среди разработчиков и исследователей, потому что он решает проблему исчезающего градиента. Проблема с ReLU заключается в том, что он возвращает ноль для любого отрицательного входного значения. Итак, если нейрон подает отрицательный ввод, он застревает и всегда выводит ноль. Такой нейрон считается мертвым. Следовательно, использование ReLU может..
Алгоритм глубокого обучения вперед-вперед
Что такое алгоритм «вперед-вперед»? Многоуровневое обучение ранее выполнялось с использованием прямой и обратной фаз, которые были известны как обратное распространение. Алгоритм Forward-Forward — это инновация, которая заменяет традиционные прямую и обратную фазы обратного распространения двумя прямыми проходами. Он вдохновлен машинами Boltzmanship и шумовой контрастной оценкой и регулирует веса в сети в противоположных направлениях, добавляя положительную фазу и удаляя отрицательную..
ПОЧЕМУ И КАК: реализация обратного распространения
В этой статье узнаем: Как работает обратное распространение Почему автоматическая дифференциация лучше других методов дифференциации Бонус: вы также найдете код для реализации обратного распространения с нуля :) Хорошо! Лессго!! Обратное распространение — один из многих методов обучения нейронной сети. Он работает, учитывая отклонение между фактическим выходом и желаемым результатом и соответствующим образом настраивая параметры нейронной сети (веса и смещения). Каждый..
Мой дневник машинного обучения: день 60
Сегодня я работал на 3 неделе первого курса от Coursera DL. Я узнал о мелкой нейронной сети. В основном это был обзор Coursera ML, но были и кое-что новое, чего я не знал. Мелкая нейронная сеть Нейронная сеть реализуется путем простого повторения процесса логистической регрессии. Неглубокая нейронная сеть — это нейронная сеть с одним скрытым слоем. Прямое распространение Мы можем выполнить прямое распространение следующим образом: Как всегда, мы хотим максимально..
Простое объяснение нейронных сетей и обратного распространения ошибки
Любую сложную систему можно просто абстрагировать или, по крайней мере, разбить на ее базовые абстрактные компоненты. Сложность возникает из-за накопления нескольких простых слоев. Цель этого поста - объяснить, как нейронные сети работают с самой простой абстракцией. Мы попытаемся свести механизм машинного обучения в NN к его базовым абстрактным компонентам. В отличие от других статей, которые объясняют нейронные сети, мы постараемся использовать как можно меньше математических..
10-строчное доказательство обратного распространения
Векторизованное доказательство без суммирования и индексов. TL; DR Обратное распространение - это основа глубокого обучения. Несмотря на то, что существует множество литературы по этому вопросу, мало кто подробно объясняет, откуда берутся формулы градиентов (∂ loss / ∂ W ), необходимых для обратного распространения. Даже когда они объясняют, математика имеет тенденцию становиться длинной и заполненной индексами повсюду из-за большой размерности проблемы: у вас есть индекс для..