Публикации по теме 'backpropagation'
Доктор NN (нейронные сети) пытается вылечить Covid (пример обратного распространения ошибки)
Прежде чем я начну это, спасибо за вашу поддержку и признательность. Если вы здесь впервые, просмотрите мои предыдущие блоги, чтобы вы могли лучше понять это.
Да, вы можете понять машинное обучение Хорошо ли у меня машинное обучение? Нейросети — боевое формирование линейных регуляров с особыми полномочиями!!
Я использую вакцину Covid в качестве примера в этом блоге, чтобы объяснить, как нейронные сети обучаются и дают прогнозы. Пожалуйста, присоединяйтесь к вымышленному..
Как работает обратное распространение в нейронных сетях?
Демонстрация работы фона в нейронных сетях на примере
Нейронные сети обучаются путем итеративной настройки параметров (весов и смещений) на этапе обучения. В начале параметры инициализируются случайно сгенерированными весами, а смещения устанавливаются равными нулю. Затем следует прямой проход данных по сети для получения выходных данных модели. Наконец, выполняется обратное распространение. Процесс обучения модели обычно включает в себя несколько итераций прямого прохода, обратного..
Проблема с обратным распространением
Нейронные сети полагаются на обратное распространение посредством градиентного спуска, чтобы установить веса связей нейронов. Работает, надежно минимизируя функцию затрат. Исследователям это нравится, потому что у них есть доказательства , что обратное распространение сигнала работает. Тем не менее, его успех не мешает другим методам оптимизации связей нейронов. И у него есть серьезное ограничение: как только сеть изучает один набор весов, любое новое обучение вызывает..
Регуляризация L1 и L2 — Добавление штрафов к функции потерь
Пошаговая реализация на Python
Методы регуляризации используются для предотвращения переобучения в нейронных сетях. Переоснащение означает изучение шаблона, а не его обобщение. Мы подробнее рассмотрим переоснащение, когда увидим пакетное обучение.
В этом посте мы реализуем регуляризацию L1 и L2 в функции потерь. В этой технике мы добавляем штраф к проигрышу.
Штраф L1 означает, что мы добавляем абсолютное значение параметра к убытку, умноженному на скаляр.
И штраф L2 означает, что..
Обратное распространение, легкий путь (часть 2)
Практическая реализация обратного распространения
В первой части мы увидели, как получается обратное распространение таким образом, чтобы минимизировать функцию стоимости. В этой статье мы увидим аспект реализации и некоторые рекомендации, позволяющие избежать распространенных ошибок.
Мы все еще находимся в простом режиме, когда ввод обрабатывается по очереди.
Layer Class
Рассмотрим полностью подключенную нейронную сеть, такую как на рисунке ниже.
Каждый слой будет..
Only Numpy: получение прямой связи и обратного распространения в закрытых рекуррентных нейронных сетях (GRU) -…
Сегодня я выведу процесс прямой подачи и обратного распространения в закрытых рекуррентных нейронных сетях, и я рекомендую прочитать статью Эмпирическая оценка стробированных рекуррентных нейронных сетей при последовательном моделировании - ссылка на статью здесь .
Сетевая архитектура
Теперь на левом экране отображается все необходимое уравнение, а символ в синей рамке называется «Активация кандидата». (Обозначим их как CA для краткости ). Также пока игнорируйте красный..
Только Numpy Medical: КТ легких с использованием нейронных сетей с интерактивным кодом - Часть 1…
Моя страсть заключается в искусственном интеллекте, и я хочу, чтобы мое наследие было в области здравоохранения с использованием ИИ. Итак, в надежде осуществить свою мечту, а также попрактиковаться в ООП-подходе к реализации нейронных сетей, я начну первую часть длинной серии КТ-сканирований легких. Я собираюсь начать эту серию с реализации стандартного Auto Encoder с Adam Optimizer.
ПРИМЕЧАНИЕ. Все изображения DICOM взяты из Сети архива изображений рака . Если вы планируете..
