Публикации по теме 'backpropagation'
Обратное распространение простым способом, не углубляясь в сложные
Обратное распространение — это метод, используемый при обучении искусственных нейронных сетей, который помогает им учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени. Это похоже на механизм обратной связи, который позволяет сети корректировать свои веса и смещения, чтобы делать более точные прогнозы.
Чтобы понять обратное распространение, давайте рассмотрим упрощенную нейронную сеть с тремя слоями: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Каждый слой состоит из..
Создание Backpropagation, Autograd, MNIST Classifier с нуля на Python
Backpropagation (обратное распространение ошибок) - широко используемый алгоритм при обучении сетей прямого распространения. Он вычисляет градиент функции потерь по отношению к весам сети. Основная идея состоит в том, чтобы разбить большие функции на мелкие части и использовать частные производные для получения производной функции с помощью правила цепочки.
Таким образом, обучение модели в основном решает это уравнение:
И поскольку решение этой задачи может быть очень сложной,..
Понимание обратного распространения через линейную регрессию
Введение:
Линейная регрессия — это фундаментальный алгоритм машинного обучения, который широко используется в различных приложениях, таких как финансы, маркетинг и инженерия. Это метод прогнозирования непрерывной выходной переменной на основе одной или нескольких входных переменных путем нахождения линейной зависимости между ними. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как реализовать линейную регрессию с помощью библиотеки Python NumPy.
import numpy as np
# Generate some random..
Обратное распространение — Сделано очень просто для вас, часть 2
Пошаговая реализация на Python
В этом посте мы рассмотрим обратное распространение с помощью функции Softmax. К концу этого поста вы будете знать, как реализовать обратное распространение с каждой функцией активации и всеми потерями, которые мы видели в этом курсе.
Вы можете скачать Jupyter Notebook здесь .
Примечание. В этом посте используется многое из предыдущих глав. Рекомендуется просмотреть предыдущие сообщения.
Вернуться к предыдущему сообщению
Вернуться к..
Концепции, категории и классы кодирования для нейронных сетей
В предыдущем посте мы объяснили, как нейронные сети работают для прогнозирования непрерывной ценности (например, цены дома) на основе нескольких характеристик. Один из вопросов, который мы получили, заключается в том, как нейронные сети могут кодировать концепции, категории или классы. Например, как нейронные сети могут преобразовать количество пикселей в ответ "правда / ложь", независимо от того, есть ли на изображении кошка?
Во-первых, вот несколько наблюдений:
Проблема..
Внедрение глубокого обучения с нуля. Пример на Scala.
В последние несколько лет глубокому обучению уделяется много внимания. Начавшись как культ черной магии вуду, он скоро станет довольно стандартной инженерной задачей. Это становится все менее волшебным, но более зрелым набором инструментов для решения широкого круга проблем, связанных с данными.
Тем не менее, остается место для загадки, поскольку не так очевидно, как эта вещь на самом деле может учиться сама по себе и даже делать это «глубоко» без какого-либо прямого вмешательства..
Понимание обратного распространения
Визуальный вывод уравнений, позволяющих нейронным сетям учиться
По сути, нейронная сеть принимает входные данные и сопоставляет их с выходным значением. Независимо от того, смотрите ли вы на изображения, слова или необработанные числовые данные, сеть видит все числа, и она просто находит закономерности в этих числах. Входные данные фильтруются через матрицу весов, которые являются параметрами сети и могут исчисляться от тысяч до миллионов или миллиардов. Совершенно очевидно, что..
