Nuostolių svorio vektorius. Neuroniniai tinklai
Kas yra neuronų tinklas?
Šiame nešiojamojoje knygoje mes ketiname sukurti neuroninį tinklą daugiasluoksnį perceptronąnaudodami numpy ir sėkmingai apmokyti jį atpažinti skaitmenyje esančius skaitmenis.
Gilus mokymasis yra didžiulė tema, nuostolių svorio vektorius mes turime pradėti kažkur, todėl pradėkime nuo neuroninio tinklo, kuris yra daugiasluoksnis Perceptronas, pagrindai. Tą patį tinklaraštį galite rasti nešiojamojo kompiuterio versijoje čia arba mano svetainėje.
Kas yra neuronų tinklas? Neuroninis tinklas - tai mašinų mokymosi modelio tipas, kurį įkvėpė mūsų smegenų neuronai, kuriuose daug neuronų yra susiję su daugeliu kitų neuronų, kad išverstų į produkciją paprastą?
Dažniausiai mes galime pažvelgti į bet kurį mašinos mokymosi modelį ir galvoti apie tai kaip funkciją, kuri įgauna įvestį ir sukuria norimą produkciją; tas pats su neuronų tinklu. Kas yra daugiasluoksnis perceptronas?
Daugiasluoksnė perceptron yra tinklo tipas, kuriame kartu sukuriami keli perceptrono grupės sluoksniai, kad būtų sukurtas modelis. Prieš pradėdami pereiti į sluoksnio ir daugelio perceptronų koncepciją, nuostolių svorio vektorius nuo šio tinklo, kuris yra perceptronas, statybinis elementas.
Mūsų atveju perceptron yra linijinis modelis, kuris užima daugybę įėjimų, padauginančių juos su svoriais, ir prideda šališkumo terminą, kad generuotų išėjimą.
Kadangi norime, kad mūsų MLP būtų lankstus ir išmoktų nelinijinių sprendimų ribas, mes taip pat turime įvesti netiesiškumą į tinklą. Mes pasiekiame užduotį įvesti nelinijiškumą pridedant aktyvinimo funkciją. Yra įvairių aktyvavimo funkcijų, kurios gali būti naudojamos, tačiau įgyvendinsime pataisytus linijinius nuostolių svorio vektorius ReLukuris yra viena iš populiariausių nuostolių svorio vektorius funkcijų.
ReLU funkcija Dabar suprantame tankų sluoksnį ir taip pat suprantame aktyvinimo funkcijos tikslą, vienintelis dalykas, kurį palieka, yra tinklo mokymas.
Neuronų tinklo kūrimas nuo nulio - - Mašina Mokymasis - 2020
Nuostolių svorio vektorius mokyti neuroninį tinklą, turime turėti nuostolių funkciją, o kiekvienas sluoksnis turėtų turėti a srautas ir backpropagation kilpa. Backpropagation atveju svorio atnaujinimas atliekamas naudojant backpropagated gradientus, naudojant grandinės taisyklę ir optimizuojant optimizavimo algoritmą.
Mūsų atveju naudosime SGD stochastinio gradiento nusileidimą.
Taigi, apibendrinant neuroninį tinklą reikia nedaug statybinių blokų Tankus sluoksnis - visiškai sujungtas sluoksnis, ReLU sluoksnis arba bet kokia kita aktyvinimo funkcija, skirta įvesti netiesiškumą Nuostolių funkcija - crossentropy daugiakalbės klasifikacijos problemos atveju Backprop algoritmas - stochastinis gradiento nusileidimas su grįžtamuoju gradientu Leiskite jiems artėti prie jų vienu metu. Sukursime pagrindinį klasės sluoksnį, kuris gali atlikti pirmyn.
Biologinis neurono modelis
Persiųsti ir atgal. Norėdami apskaičiuoti nuostolių gradientus w. Jei mūsų sluoksnis turi parametrų pvz.
