Propagacja wsteczna, skrót od „wstecznej propagacji błędów”, jest powszechną metodą uczenia sztucznych sieci neuronowych używaną w połączeniu z metodą optymalizacji, taką jak zstępowanie gradientowe.
Wiele książek i samouczków dotyczących sieci neuronowych spędza dużo czasu na algorytmie propagacji wstecznej, który jest zasadniczo narzędziem do obliczania gradientu. Załóżmy, że budujemy model z ~ 10 000 parametrów / wag. Czy można uruchomić optymalizację przy użyciu niektórych algorytmów...
Rozumiem, że stochastyczne zejście gradientu może być wykorzystane do optymalizacji sieci neuronowej z wykorzystaniem propagacji wstecznej poprzez aktualizację każdej iteracji inną próbką zestawu danych szkoleniowych. Jak duży powinien być rozmiar
W szczególności zastanawiam się nad tym stwierdzeniem: Przyszłe główne wersje TensorFlow domyślnie umożliwią przepływ gradientów do danych wejściowych na etykietach. Który jest wyświetlany, gdy używam tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. W tym samym komunikacie zachęca mnie do przyjrzenia...
Przeczytałem kilka artykułów omawiających zalety i wady każdej metody, niektórzy twierdzą, że GA nie daje żadnej poprawy w znalezieniu optymalnego rozwiązania, podczas gdy inni pokazują, że jest on bardziej skuteczny. Wydaje się, że GA jest ogólnie preferowane w literaturze (chociaż większość ludzi...
W Andrzej zNg sieci neuronowe i głęboki learning na Coursera mówi, że przy tanhtanhtanh jest prawie zawsze korzystniejsze sigmoidsigmoidsigmoid . Powodem jest to, że daje on wyjść przy użyciu tanhtanhtanh centrum niż około 0 sigmoidsigmoidsigmoid „a 0,5, a to«sprawia, że uczenie się do następnej...
Dlaczego inicjowanie wag zerami jest niebezpieczne? Czy jest jakiś prosty przykład, który to
Przeczytałem tutaj : Wyjścia sigmoidalne nie są wyśrodkowane na zero . Jest to niepożądane, ponieważ neurony w późniejszych warstwach przetwarzania w sieci neuronowej (więcej o tym wkrótce) otrzymywałyby dane, które nie są wyśrodkowane. Ma to wpływ na dynamikę podczas opadania gradientu,...
Podczas uczenia sieci neuronowej za pomocą algorytmu propagacji wstecznej do określenia aktualizacji masy używana jest metoda opadania gradientu. Moje pytanie brzmi: Zamiast używać metody opadania gradientu, aby powoli zlokalizować punkt minimalny w odniesieniu do określonej masy, dlaczego nie...
Jestem ciekawy, w jaki sposób gradienty są propagowane wstecz przez sieć neuronową przy użyciu modułów ResNet / pomijania połączeń. Widziałem kilka pytań na temat ResNet (np. Sieć neuronowa z połączeniami pomijanymi ), ale to pytanie dotyczy konkretnie wstecznej propagacji gradientów podczas...
Dlaczego podczas treningu głębokich i płytkich sieci neuronowych powszechnie stosuje się metody gradientowe (np. Opadanie gradientu, Niestierow, Newton-Raphson), w przeciwieństwie do innych metaheurystyk? Przez metaheurystykę rozumiem metody takie jak symulowane wyżarzanie, optymalizacja kolonii...
Dlaczego propagacja wsteczna nie działa, gdy inicjujesz całą wagę o tej samej wartości (powiedzmy 0,5), ale działa dobrze, gdy otrzymujesz liczby losowe? Czy algorytm nie powinien obliczyć błędu i działać stamtąd, mimo że początkowo wagi są takie
Mam lekką dezorientację na wstecznej propagacji błędów algorytmu stosowanego w perceptronu wielowarstwowego (MLP). Błąd jest regulowana przez funkcję kosztów. W wstecznej propagacji błędów, staramy się dostosować ciężar warstw ukrytych. Błąd wyjściowy, który rozumiem, to znaczy e = d - y[Bez...
Kiedy zaimplementowałem przyzwoity gradient mini partii, po prostu uśredniłem gradienty wszystkich przykładów w partii treningowej. Zauważyłem jednak, że teraz optymalna szybkość uczenia się jest znacznie wyższa niż w przypadku przyzwoitego gradientu online. Moją intuicją jest to, że uśredniony...
W nawracającej sieci neuronowej zwykle propagujesz w przód przez kilka kroków czasowych, „rozwijasz” sieć, a następnie w tył propagujesz w sekwencji danych wejściowych. Dlaczego po prostu nie aktualizowałbyś wag po każdym indywidualnym kroku w sekwencji? (odpowiednik użycia długości obcięcia 1,...
Podczas inicjowania wag połączeń w sieci neuronowej ze sprzężeniem zwrotnym ważne jest, aby inicjować je losowo, aby uniknąć symetrii, których algorytm uczenia się nie byłby w stanie złamać. Zalecenie, które widziałem w różnych miejscach (np. W samouczku MNIST firmy TensorFlow ), to stosowanie...
Mam podstawową wiedzę na temat działania RNN (a zwłaszcza jednostek LSTM). Mam obrazowe wyobrażenie o architekturze jednostki LSTM, czyli komórki i kilku bramek, które regulują przepływ wartości. Jednak najwyraźniej nie do końca zrozumiałem, w jaki sposób LSTM rozwiązuje problem „znikania i...
Powiedz, że używam RNN / LSTM do analizy sentymentu, co jest podejściem typu jeden do jednego (patrz ten blog ). Sieć jest trenowana przez skróconą propagację wsteczną w czasie (BPTT), w której sieć jest rozwijana tylko przez 30 ostatnich kroków, jak zwykle. W moim przypadku każda z moich sekcji...
Normalizacji partii przypisano znaczną poprawę wydajności w głębokich sieciach neuronowych. Wiele materiałów w Internecie pokazuje, jak wdrożyć je na zasadzie aktywacja po aktywacji. Zaimplementowałem już backprop za pomocą algebry macierzy i biorąc pod uwagę, że pracuję w językach wysokiego...
Jeśli przetwarzamy powiedzmy 10 przykładów w partii, rozumiem, że możemy zsumować stratę dla każdego przykładu, ale jak działa propagacja wsteczna w odniesieniu do aktualizacji wag dla każdego przykładu? Na przykład: Przykład 1 -> strata = 2 Przykład 2 -> strata = -2 Powoduje to średnią...
Obecnie pracuję nad oprogramowaniem do rozpoznawania twarzy, które wykorzystuje sieci neuronowe splotu do rozpoznawania twarzy. Na podstawie moich odczytów stwierdziłem, że splotowa sieć neuronowa ma takie same ciężary, aby zaoszczędzić czas podczas treningu. Ale w jaki sposób dostosowuje się...