Mesterséges intelligencia a hálózat szélén

Gyakorlatilag a negatív log-likelihood értékét számítjuk ki vele.

Mesterséges intelligencia a hálózat szélén | AAEON | SOS electronic

Információelméletben az információveszteség mértékét fejezi ki két bináris vektor között. De a fentiek mellett alkalmazható a támasztóvektor-gépeknél használt Hinge-veszteségfüggvény vagy a Kullback-Leibler divergencia is.

  • Erőforrások és hová menjünk tovább?
  • Azonnal elérhető hardver és szoftver használata a gépi tanulással való ismerkedéshez
  • Diazepam fogyni fog

Regularizációs technikák[ szerkesztés ] A neurális hálózatok, különösen a mély architektúrák rendkívül ki vannak téve a statisztikai túlillesztés problémájának. Ennek kiküszöbölése végett regularizációs technikákat vethetünk be.

INTENSE FULL BODY FAT LOSS in 14 Days (no jumping) - 10 min Workout

Az alapelv az, hogy regularizált tanulás esetén a megtanult modell általánosabb lesz a regularizálatlan modellhez képest. Lp regularizáció: a súlyok P-normáját adjuk a veszteségfüggvényhez, általában L1 vagy L2 normát alkalmazunk.

Navigációs menü

Ez a regularizáció arra készteti a hálózatot, hogy kis súlyokat tanuljon meg vagy ritkítsa a súlymátrixot növelje a nulla súlyok számát. Ezeket a regularizációs tagokat egyszerűen hozzáadjuk a veszteségfüggvényhez és ellátjuk egy együtthatóval, amely az osztályozási pontosságból és a veszteség súlyú keras tagból származó hibaérték egymáshoz képesti súlyozását képviseli Lagrange-szorzó.

Kiejtéses Dropout regularizáció: [13] a neuronok egy véletlenszerűen kiválasztott halmazát kiejtjük a tanulási körből. Lecke-normalizálás Batch normalization : [14] a hálózat nyilvántart egy futó átlagot és egy futó szórást a bemenetekről, mellyel normalizálja az újonnan kapott hím 50 kg súlycsökkenés. Drasztikusan csökkenthető ezzel a konvergencia sebessége és csökken a túlillesztés esélye is.

veszteség súlyú keras szép pasztell kérem fogyás

Optimalizálók[ szerkesztés ] A tanuló fázisban meghatározzuk egy neurális hálózat kimenetének hibáját egy differenciálható hibafüggvénnyel, majd megbecsüljük az egyes súlyok hozzájárulását ehhez a hibához a hibafüggvény súlyok tekintetében vett gradiensének meghatározásával. Egyszerű esetben ezt a gradienst kivonjuk a súlyokból, ezzel olyan irányba módosítjuk a súlyokat, ami garantáltan csökkenti a hogyan lehet elveszíteni a mély testzsírt. Azonban egyes esetekben a gradiens önmagában csak lassan képes biztosítani a konvergenciát.

Ilyen esetekben a konvergencia meggyorsítására a gradiensereszkedés algoritmust különböző kiterjesztésekkel láthatjuk el, ezeket a technikákat, illetve a gradienssel nem is számoló egyéb technikákat nevezzük optimalizálóknak.

Azonnal elérhető hardver és szoftver használata a gépi tanulással való ismerkedéshez

Tipikus gradiens alapú optimalizálók: Gradiensereszkedés: a súlyokból kivonjuk a veszteségfüggvény tekintetében vett gradiensüket. Lendület módszer: nyilvántartunk egy mozgó átlagot a gradiensekből egy "súrlódással" csökkentett sebességet és ezt vonjuk ki a súlyokból, mintha egy labdát gurítanánk le egy domboldalon.

Nesterov lendület: [15] hasonló a lendülethez, de először megtesszük a lépést a tárolt lendület mentén, utána számolunk gradienst és visszalépünk, ha romlott a pontosság.

Adagrad: [16] adaptív gradiens, minden súly részére tárol egy egyedi tanulási rátát, mely az adott súlyra számított összes eddigi gradiens négyzetösszege.

veszteség súlyú keras fogyni fog a test elleni küzdelem

Az aktuális tanulókörben számított gradienst ennek az értéknek a gyökével elosztja, így a sokáig alacsony gradienst kapó súlyok nagyobb lépést képesek tenni. RMSprop: [17] gyökös átlagos négyzetes terjedés: Geoffrey Hinton a mély tanulás keresztapja adattudós nem publikált módszere, mely nyilvántart egy mozgó átlagot a gradiensek négyzetéből és ezzel módosítja súlyonként a tanulási rátát.

A reziliens terjedés Rprop tanítási mód adaptációja részmintás tanulásra. Adam: [10] adaptív lendület módszer: nyilvántartja a gradiensek mozgó átlagát lendület és a gradiensek négyzetének mozgó átlagát memóriakombinálva az Adagrad és az RMSprop technikákat, és a memóriával módosított egyedi tanulási rátával megszorzott lendület alapján csökkenti a súlyok értékét. Általában ezt az optimalizálót ajánlják először alkalmazni egy új problémán.

Yh, veszteség A Relu és szigmabél funkciók az aktiválási számításokat jelzik. És az előremenő funkció végrehajtja a korábban leírt számításokat. Az első réteg súlyait megszorozzuk a bemeneti adatokkal, és hozzáadjuk az első torzítási mátrixot, b1, termelni Z1. Ezután alkalmazzuk a Relu funkció Z1 termelni A1. Ezután a második réteg tömegmátrixát megszorozzuk a bemenettel, A1 az első réteg kimenete, amely a második réteg beviteleés hozzáadjuk a második torzítási mátrixot, b2, annak érdekében, hogy előállítsunk Z2.

Mély tanulás[ szerkesztés ] A számítási kapacitás növekedésével a neurális hálózatok különféle területeken való feltörekvésével egyre összetettebb architektúrák jelennek meg, melyek jellegzetesen halmozzák egymásra a különböző típusú neuronrétegeket mélyülnek vagy változatos elágazásokat tartalmaznak.

A neurális hálózatok mélységének növekedésével növekszik azok absztrakciós képessége, a különböző mélységi szinteken álló rétegek egyre összetettebb feladatok megoldására válnak képessé, azonban új típusú problémák megjelenésével járnak együtt.

2 rétegű neurális hálózat kódolása a semmiből Pythonban - Gépi Tanulás -

Tanítás[ szerkesztés ] A mesterséges neurális hálózatok tanítása minden esetben egy felügyelt regressziós problémára kerül visszavezetésre, de kivitelezhető osztályozás és felügyeletlen tanítás is. A hálózatok működésében két fázist különíthetünk el: tanítási fázisban a ismert bemeneti paraméterek és várt kimenetek ismeretében a súlyokat változtatjuk úgy, hogy egy veszteségfüggvény értékét például az átlagos négyzetes hibát minimalizáljuk ezzel.

veszteség súlyú keras fogyni súlyosan elhízott

A feltanított neurális hálózat a predikciós fázisban ezután ismeretlen bemenet átadásakor kimenetet képez, mely lehet például egy kategóriába való tartozás valószínűsége. A jól leírható eset a három rétegű, összesítőként lineáris kombinációt, aktivációs függvényként valamilyen folytonos függvényt alkalmazó, előreterjesztéses visszacsatolást nem tartalmazó hálózat, amelynek esetében levezetjük a veszteség súlyú keras folyamatát. Kimenetképzés[ szerkesztés ] Veszteség súlyú keras jellemzően nem egyetlen bemeneti vektort adunk át, hanem egy részmintát képzünk az adatainkból és azokra egyszerre határozzuk meg a veszteségfüggvényünk gradiensét, majd a kapott gradienseket átlagoljuk az egyes súlyokra.

Olvassa el is