Публикации по теме 'backpropagation'
Математика градиентов Backprop, о которой никто не говорит
Люди не вникают в подробности, когда дело доходит до расчета градиентов во время обратного распространения с использованием векторного исчисления. Обычно есть некоторые упрощения, которые выполняют работу за счет глубокого концептуального понимания.
Предположим, у нас есть простая нейронная сеть, уравнения которой имеют вид:
Где (в порядке переменная: имя, форма ):
x : входной вектор, m x 1
W : матрица весов, n x m
b : вектор смещения, n x 1
σ..
Почему обратное распространение препятствует общему искусственному интеллекту
Почему обратное распространение препятствует общему искусственному интеллекту
Представьте, что вы должны обучать свой алгоритм, как если бы это был человек.
Вы показываете «ему» зеленую бумагу и спрашиваете, какого она цвета.
И ваш агент отвечает: красный.
Если бы его обучали как личность, как бы вы поправили своего агента? Вы бы сказали ему: нет. Это зеленый. Правильно? Но как это сделать с обратным распространением?
Мы вычисляем функцию потерь (ошибку между его ответом и..
Когда прекращается обратное распространение?
Избегайте затрат любой ценой.
Обратное распространение не предназначено для вечной работы, и его прекращение само по себе является интересной главой, которой следует уделить особое внимание. Как правило, решение о том, следует ли останавливать этот мощный и эффективный алгоритм, зависит от двух параметров:
- Синаптические веса
- Убыток (J) , который обычно используется чаще всего.
По сути, J можно использовать для определения двух основных, но эффективных критериев
Критерий..
Обратное распространение и его альтернативы
Взгляните на альтернативные алгоритмы обратного распространения ошибки
-Равичандра, исследователь компьютерного зрения, @ Sally Robotics .
С тех пор, как в 1986 году была представлена идея использования обратного распространения для обучения нейронных сетей, обучение с помощью нейронных сетей никогда не оглядывалось назад. Внезапно учебные сети превратились в эффективный процесс, который позволил достичь грандиозных достижений. Он стал отраслевым стандартом, и на нем построено..
Обратное распространение - как нейронные сети учатся сложному поведению
Обучение - самая важная способность и атрибут интеллектуальной системы. Система, которая приобретает знания на основе опыта, проб и ошибок или через коучинг, обнаруживает первые признаки интеллекта. В этом посте объясняется, как обучаются ИНС.
В предыдущем посте Введение в искусственный интеллект для непрофессионала мы исследовали простую аналогию того, как искусственная нейронная сеть или ИНС помогает понять вес знаний кошки (или то, что мы назвали кошачьем ).
Краткое резюме
Мы..
Только Numpy: реализация GAN (General Adversarial Networks) и Adam Optimizer с использованием Numpy с…
Итак, сегодня я был вдохновлен этим сообщением в блоге Генеративные состязательные сети в TensorFlow , и я хотел сам реализовать GAN с помощью Numpy. Вот оригинальная статья GAN от @ goodfellow_ian . Ниже - гифка со всеми изображениями, сгенерированными из Simple GAN.
Прежде чем читать дальше, обратите внимание, что я не буду слишком много рассказывать о математике. Скорее реализация кода и результатов, я расскажу о математике, возможно, позже. И я использую Adam Optimizer,..
Введение в нейронные сети
Недавно я углубился в эту область, пройдя специализацию Эндрю Нг по глубокому обучению (настоятельно рекомендуется!). Я многому научился, поэтому решил написать статью, чтобы объединить то, что я узнал по специальности, и некоторые из моих собственных знаний.
Нейронные сети захватили мир штурмом, поскольку современные задачи часто связаны с использованием глубокого обучения. На самом деле вы, вероятно, используете глубокое обучение и нейронные сети каждый день! Siri в вашем iPhone,..
