Filme porno

Categorii

Advertising

Invatare automata: retea neuronala

Un alt model de invatare automata este „reteaua neuronala”. A fost inspirat de modul in care neuronii reali interactioneaza intre ei si simplifica activitatea lor sub aceasta forma: avem intrari diferite x cu greutati diferite (w); suma intrarilor dupa greutatile lor declanseaza o anumita functie de activare, care se compara cu un prag de tragere care defineste o iesire y.

O unitate perceptron este o functie liniara care actioneaza asa cum este descris mai sus si care are o iesire de 1 sau 0. Prin urmare, rezultatul unei unitati de perceptie este o linie care separa doua planuri diferite in care pe o parte iesirea este zero si pe cealalta ea este egal cu 1.

Functiile precum „SI”, „SAU” si „NU” sunt exprimabile ca unitati perceptron.

In ceea ce priveste instruirea unui perceptron atunci cand sunt date exemple, este o problema de a gasi greutatile care mapeaza intrarile la iesiri.

In reteaua neuronala exista doua cazuri pe care le vom lua in considerare:

– Iesire prag: regula perceptron

– Valori fara prag: regula descendenta / delta de gradient

Regula Perceptron :

Unde avem: x ca intrare; y ca tinta; y ^ ca iesire; n ca rata de invatare; w ca greutate.

Perceptronul incearca sa gaseasca greutatea delta necesara pentru a regla greutatea pentru a gasi iesirea corecta in comparatie cu un prag.

Array

(theta este tratat ca o prejudecata (greutatea corespunzatoare -theta), astfel incat sa putem compara in cele din urma cu zero)

Astfel gaseste linia de separare care diferentiaza exemplele de instruire.

Cand seturile de date sunt separabile liniar, atunci perceptronul va gasi intotdeauna linia care le separa.

Coborare in gradient:

Coborarea in gradient este utilizata in schimb atunci cand exista o separabilitate neliniara intre setul de date si iesirea nu este prag, ci continua.

In acest caz, avem o „functie de activare” („ a ”); avem o eroare care este definita ca suma valorilor patrate ale diferentei dintre tinta si activare. Incercam apoi sa minimalizam aceasta eroare aplicand derivatul acesteia peste greutati.

Principalele caracteristici ale celor doua reguli sunt urmatoarele:

– Un perceptron garanteaza convergenta daca datele sunt separabile liniar.

– Coborarea in gradient este mai robusta si este aplicabila seturilor de date care nu sunt separabile liniar.

Pe de alta parte, poate converge la un optim local, nereusind sa identifice minimul global.

In timp ce in regula perceptronului am calculat aceste greutati delta in functie de diferenta dintre iesirea tinta si iesirea prag, acum, cu coborare in gradient in loc de iesirea prag, folosim functia de activare.

Cele doua formule ar fi aceleasi daca intr-adevar functia de activare ar fi prag, deci la fel ca y ^.

Putem aplica coborarea gradientului pe functia de activare, deoarece este o functie continua, in timp ce nu putem aplica o coborare in gradient la o iesire prag (y ^), deoarece este discontinua, deoarece sare intr-un pas de la valoarea 0 la valoarea 1.

O functie discontinua nu este diferentiata. Pentru a depasi aceasta problema, putem introduce un prag diferentiat, definit ca „ sigmoid ”. Este o functie care, in loc sa treaca brusc de la 0 la 1, trece usor de la una la alta.

https://en.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function

Reteaua neuronala este definita ca un lant intre straturile de intrare, straturile ascunse si straturile de iesire.

Unitatile din fiecare strat ascuns sunt „ unitati sigmoide ” (calculate cu suma ponderata, sigmoidata, a unitatii de strat dinaintea sa).

Folosind aceste unitati sigmoide putem construi un lant de relatie intre stratul de intrare (x) cu stratul de iesire (y).

Utilizarea functiei sigmoide este importanta in „ propagarea din spate ”, in care suntem capabili sa transmitem informatiile despre eroare de la iesire la intrare, definind calculatic regula lantului dintre intrari si iesiri pe diferite straturi de unitate.

Rularea coborarii in gradient ne permite sa gasim greutatile care definesc aceasta retea.

Din pacate, totusi, asa cum am mentionat anterior, coborarea in gradient poate gasi multe optime locale.

Pentru a evita aceasta problema, exista multe metode avansate care pot fi utilizate, cum ar fi impulsul, derivatele de ordin superior, optimizarea aleatorie si penalizarea pentru complexitate.

Ultimul suna familiar, deoarece a fost folosit si in metodele anterioare: regresia si arborele deciziei.

Intr-o regresie, pentru a evita supraadaptarea, de fapt, am penalizat ordinea polinomului. Intr-un arbore de decizie, in schimb, pedeapsa a fost la dimensiunea arborelui.

Intr-o retea neuronala, pedeapsa se aplica atunci cand exista multe noduri, multe straturi si un numar mare de greutati.

In cele din urma, sa evaluam prejudecata de restrictie si preferinta pentru acest model de retea neuronala.

Sa ne amintim ce sunt:

– o prejudecata de restrictie ne spune ceea ce suntem capabili sa reprezentam.

– o tendinta de preferinta ne spune ceva despre algoritmul pe care il folosim; date doua reprezentari ne spune de ce prefera una peste alta. (In arborele de decizie, tendinta de preferinta a fost pentru arborii mai scurti, arborii corecti etc.)

Daca o structura de retea este suficient de complexa, atunci metoda retelei neuronale nu are multe prejudecati de restrictie. Singurul pericol este suprasolicitarea.

De asemenea, in acest caz, utilizarea validarii incrucisate este utila. Poate identifica cate straturi ascunse sa utilizati, nodurile din fiecare strat sau cand sa opriti antrenamentul, deoarece greutatile devin prea mari.

Tendinta de preferinta pentru reteaua neuronala este pentru explicatii mai simple, generalizari mai bune cu ipoteze mai simple. Urmeaza regula „ Razorul lui Occam ”: entitatile nu ar trebui sa fie inutil mai complexe.

Un pas important pentru a ne ghida catre aceasta preferinta este dat de selectarea ponderilor initiale. Acestea sunt alese ca valori aleatorii mici. Caracteristica „mica” este aleasa datorita complexitatii reduse pe care o aduc (sa reamintim ca exista de fapt o penalizare pentru greutatile mari). Selectia „aleatoriei”, in schimb, ofera variabilitate si ne face sa evitam minimele locale.

Video Description:

Un alt model de invatare automata este „reteaua neuronala”. A fost inspirat de modul in care neuronii reali interactioneaza intre ei si simplifica activitatea lor sub aceasta forma: avem intrari diferite x cu greutati diferite (w); suma intrarilor dupa greutatile lor declanseaza o anumita functie de activare, care se compara cu un prag de tragere care defineste o iesire y.O unitate perceptron este o functie liniara care actioneaza asa cum este descris mai sus si care are o iesire de 1 sau 0. Prin urmare, rezultatul unei unitati de perceptie este o linie care separa doua planuri diferite in care pe o parte iesirea este zero si pe cealalta ea este egal cu 1.Functiile precum „SI”, „SAU” si „NU” sunt exprimabile ca unitati perceptron.In ceea ce priveste instruirea unui perceptron atunci cand sunt date exemple, este o problema de a gasi greutatile care mapeaza intrarile la iesiri.In reteaua neuronala exista doua cazuri pe care le vom lua in considerare:- Iesire prag: regula perceptron- Valori fara prag: regula descendenta / delta de gradientRegula Perceptron :Unde avem: x ca intrare; y ca tinta; y ^ ca iesire; n ca rata de invatare; w ca greutate.Perceptronul incearca sa gaseasca greutatea delta necesara pentru a regla greutatea pentru a gasi iesirea corecta in comparatie cu un prag. Array (theta este tratat ca o prejudecata (greutatea corespunzatoare -theta), astfel incat sa putem compara in cele din urma cu zero)Astfel gaseste linia de separare care diferentiaza exemplele de instruire.Cand seturile de date sunt separabile liniar, atunci perceptronul va gasi intotdeauna linia care le separa.Coborare in gradient:Coborarea in gradient este utilizata in schimb atunci cand exista o separabilitate neliniara intre setul de date si iesirea nu este prag, ci continua.In acest caz, avem o „functie de activare” („ a ”); avem o eroare care este definita ca suma valorilor patrate ale diferentei dintre tinta si activare. Incercam apoi sa minimalizam aceasta eroare aplicand derivatul acesteia peste greutati.Principalele caracteristici ale celor doua reguli sunt urmatoarele:- Un perceptron garanteaza convergenta daca datele sunt separabile liniar.- Coborarea in gradient este mai robusta si este aplicabila seturilor de date care nu sunt separabile liniar. film porno entier www.paramountbottlemanufacture.net porno ejaculation interne 3vm.worldknown.biz kelly vedovelli porno triad1.info animaux porno jackjuice.com new porno melrosehotelwashingtondc.com porno gay dad truworthsinternationalltd.biz video porno perfect www.seasidegardens.net porno avec des animaux educational-portal.com porno insolite lcddigitalsign.com porno xvideo josephma.com porno hut baucum.net porno père fille www.bluecoop.com porno en foret www.talenttelevision.com dragon ball porno nationalcheckexchange.biz voglio porno sentryselect-incometrust.biz heure porno www.kabillion.tv porno rigolo www.999sf.com vrai porno empleosprofesionales.com porno espanol abinitiodesign.us porno gay hetero lucidmotives.com Pe de alta parte, poate converge la un optim local, nereusind sa identifice minimul global.In timp ce in regula perceptronului am calculat aceste greutati delta in functie de diferenta dintre iesirea tinta si iesirea prag, acum, cu coborare in gradient in loc de iesirea prag, folosim functia de activare.Cele doua formule ar fi aceleasi daca intr-adevar functia de activare ar fi prag, deci la fel ca y ^.Putem aplica coborarea gradientului pe functia de activare, deoarece este o functie continua, in timp ce nu putem aplica o coborare in gradient la o iesire prag (y ^), deoarece este discontinua, deoarece sare intr-un pas de la valoarea 0 la valoarea 1.O functie discontinua nu este diferentiata. Pentru a depasi aceasta problema, putem introduce un prag diferentiat, definit ca „ sigmoid ”. Este o functie care, in loc sa treaca brusc de la 0 la 1, trece usor de la una la alta.https://en.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_functionReteaua neuronala este definita ca un lant intre straturile de intrare, straturile ascunse si straturile de iesire.Unitatile din fiecare strat ascuns sunt „ unitati sigmoide ” (calculate cu suma ponderata, sigmoidata, a unitatii de strat dinaintea sa).Folosind aceste unitati sigmoide putem construi un lant de relatie intre stratul de intrare (x) cu stratul de iesire (y).Utilizarea functiei sigmoide este importanta in „ propagarea din spate ”, in care suntem capabili sa transmitem informatiile despre eroare de la iesire la intrare, definind calculatic regula lantului dintre intrari si iesiri pe diferite straturi de unitate.Rularea coborarii in gradient ne permite sa gasim greutatile care definesc aceasta retea.Din pacate, totusi, asa cum am mentionat anterior, coborarea in gradient poate gasi multe optime locale.Pentru a evita aceasta problema, exista multe metode avansate care pot fi utilizate, cum ar fi impulsul, derivatele de ordin superior, optimizarea aleatorie si penalizarea pentru complexitate.Ultimul suna familiar, deoarece a fost folosit si in metodele anterioare: regresia si arborele deciziei.Intr-o regresie, pentru a evita supraadaptarea, de fapt, am penalizat ordinea polinomului. Intr-un arbore de decizie, in schimb, pedeapsa a fost la dimensiunea arborelui.Intr-o retea neuronala, pedeapsa se aplica atunci cand exista multe noduri, multe straturi si un numar mare de greutati.In cele din urma, sa evaluam prejudecata de restrictie si preferinta pentru acest model de retea neuronala.Sa ne amintim ce sunt:- o prejudecata de restrictie ne spune ceea ce suntem capabili sa reprezentam.- o tendinta de preferinta ne spune ceva despre algoritmul pe care il folosim; date doua reprezentari ne spune de ce prefera una peste alta. (In arborele de decizie, tendinta de preferinta a fost pentru arborii mai scurti, arborii corecti etc.)Daca o structura de retea este suficient de complexa, atunci metoda retelei neuronale nu are multe prejudecati de restrictie. Singurul pericol este suprasolicitarea.De asemenea, in acest caz, utilizarea validarii incrucisate este utila. Poate identifica cate straturi ascunse sa utilizati, nodurile din fiecare strat sau cand sa opriti antrenamentul, deoarece greutatile devin prea mari.Tendinta de preferinta pentru reteaua neuronala este pentru explicatii mai simple, generalizari mai bune cu ipoteze mai simple. Urmeaza regula „ Razorul lui Occam ”: entitatile nu ar trebui sa fie inutil mai complexe.Un pas important pentru a ne ghida catre aceasta preferinta este dat de selectarea ponderilor initiale. Acestea sunt alese ca valori aleatorii mici. Caracteristica „mica” este aleasa datorita complexitatii reduse pe care o aduc (sa reamintim ca exista de fapt o penalizare pentru greutatile mari). Selectia „aleatoriei”, in schimb, ofera variabilitate si ne face sa evitam minimele locale.

Categorie:
Taguri:
Data adaugarii: