สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับมาแน่นอนเกี่ยวกับการเรียนรู้ที่ลึกล้ำในวันนี้เราพูดถึงการไล่ระดับสี Kostic
ก่อนหน้านี้เราเรียนรู้เกี่ยวกับการไล่ระดับสีไล่ระดับและเราพบว่ามันเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากในการแก้ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพซึ่งเรากำลังพยายามลดฟังก์ชันต้นทุน
โดยพื้นฐานแล้วเราใช้เวลาตั้งแต่ 10 ถึงพลัง 57 ปีในการแก้ปัญหาภายในไม่กี่นาทีหรือชั่วโมงหรือภายในหนึ่งวัน
และมันช่วยเร่งความเร็วให้มากขึ้นเพราะเราเห็นได้ว่าทางไหนตกต่ำและเราสามารถไปในทิศทางนั้นและทำตามขั้นตอนและก้าวให้เร็วที่สุด
แต่สิ่งที่ติดกับการไล่ระดับสีคือวิธีนี้ต้องการฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายที่จะนูน
และอย่างที่คุณเห็นที่นี่เราได้เลือกฟังก์ชั่นต้นทุนนูนโดยทั่วไปแล้วนูนหมายถึงฟังก์ชั่นนี้ดูเหมือนกับสิ่งที่เราเห็นในตอนนี้ว่ามันเป็น
vext ในทิศทางเดียวและในสาระสำคัญมีขั้นต่ำทั่วโลก
และนั่นคือสิ่งที่เราจะพบ
แต่ถ้าฟังก์ชั่นของเราไม่นูนออกมา
เกิดอะไรขึ้นถ้าฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายของเราไม่ถูกต้อง
ถ้าหากมันดูเหมือนอะไรแบบนี้
ก่อนอื่นอาจเกิดขึ้นได้อย่างไร
นั่นอาจเกิดขึ้นเพราะถ้าก่อนอื่นเราเลือกฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายซึ่งไม่ได้เป็นความแตกต่างระหว่างเหตุผลว่าทำไมและอย่างไรหรือถ้าเราเลือกฟังก์ชั่นค่าใช้จ่ายซึ่งเป็นเช่นนั้น
แต่จากนั้นในพื้นที่หลายมิติจริงๆแล้วมันสามารถเปลี่ยนเป็นสิ่งที่ไม่ได้นูน
แล้วจะเกิดอะไรขึ้นในกรณีนี้ถ้าเราแค่พยายามใช้วิธีการไล่ระดับสีปกติของเราอย่างนี้จะเกิดขึ้น
เราสามารถหาฟังก์ชั่นต้นทุนขั้นต่ำในท้องถิ่นมากกว่าที่จะเป็นระดับโลก
อันนี้เป็นอันที่ดีที่สุดและเราพบสิ่งที่ผิดดังนั้นเราจึงไม่มีน้ำหนักที่ถูกต้อง
เราไม่มีเครือข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการปรับปรุง
เรามีเครือข่ายประสาทย่อย
แล้วเราจะทำอย่างไรในกรณีนี้
คำตอบที่นี่คือสุ่ม
โคตรลาด
และปรากฎว่าการไล่ระดับสีแบบประชดประชันไม่จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันสาเหตุ
ลองดูที่ความแตกต่างสองอย่างระหว่างการไล่ระดับสีปกติที่เราพูดถึงและช่วงสุ่ม
ดังนั้นสายเลือดสีเขียวปกติคือเมื่อเรานำแถวทั้งหมดของเราเราเสียบเข้าไปในเครือข่ายประสาทของเราและอีกครั้งที่นี่เราได้คัดลอกโครงข่ายประสาทเทียมหลายครั้ง แต่แถวนั้นถูกเสียบเข้ากับเครือข่ายประสาทเดียวกันทุกครั้ง
ดังนั้นจึงมีเล่ห์เหลี่ยมเพียงหนึ่งปีเท่านั้นนี่เป็นเพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการดำเนินการของ Kissel
จากนั้นเมื่อเราเสียบเข้าไปเราได้คำนวณฟังก์ชั่นต้นทุนของเราตามสูตรที่เหมาะสมและดูแผนภูมิที่ด้านล่างและจากนั้นเราปรับน้ำหนักแล้วนี่เรียกว่าวิธีการไล่ระดับสีหรือมันเป็นคำที่เหมาะสม วิธีการไล่ระดับแบทช์นั้น
ดังนั้นเราจึงนำชุดทั้งหมดมาจากตัวอย่างที่เรานำมาใช้จากนั้นเราก็เรียกใช้วิธีการไล่ระดับสีแบบลาดสุ่ม
ที่นี่เรารับแถวทีละหนึ่งเพื่อให้เราใช้แถวนี้เราเรียกใช้เครือข่ายประสาทของเราแล้วเราจะปรับน้ำหนัก
จากนั้นเราก็ย้ายไปยังแถวที่สองที่เราใช้แถวที่สองที่เราเรียกใช้เครือข่ายประสาทของเรา
เราดูที่ฟังก์ชั่นต้นทุนแล้วเราปรับน้ำหนักอีกครั้งจากนั้นเราก็เอา Rohtak
เพิ่มขึ้นอีกสามตัวที่เราเรียกใช้เครือข่ายประสาทของเราจะดูที่ฟังก์ชันต้นทุนที่เราปรับน้ำหนัก
โดยพื้นฐานแล้วเรากำลังดูว่าเราปรับน้ำหนักหลังจากทุกแถวแทนที่จะทำทุกอย่างด้วยกันแล้วทดสอบน้ำหนักสองวิธีที่แตกต่างกัน
ทีนี้เราจะเปรียบเทียบทั้งสองข้างกัน
ดังนั้นที่นี่พวกเขานี่คือวิธีการจำพวกเขาเห็น
ดังนั้นคุณมีโคตรลาดที่ดีที่สุดที่คุณปรับน้ำหนักหลังจากที่คุณเรียกใช้พวกเขาหลังจากที่คุณเรียกใช้ทุกแถวในเครือข่ายประสาทของคุณแล้วโดยทั่วไปเพียงแค่น้ำหนักและคุณทำสิ่งทั้งหมดซ้ำอีกครั้ง ในชั้นประถมศึกษาปีที่หกในเดือนธันวาคมและคุณทำงานครั้งละหนึ่งแถวและคุณปรับน้ำหนักแบบที่เป็นเพียงน้ำหนักแล้วคุณทำทุกอย่างอีกครั้งและอีกครั้งและที่เรียกว่าการอภิปราย
และคุณบอกว่าข้อแตกต่างที่สำคัญสองประการคือวิธีการลดระดับเสียงประชดประชันแบบเหน็บแนมช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงปัญหาที่คุณพบว่าแขนขาในท้องถิ่นนั้นหรือจุดต่ำสุดในท้องถิ่นเหล่านั้น
และเหตุผลในเรื่องง่าย ๆ
ก็คือมีวิดีโอของวิธีการไล่ระดับสีแบบสุ่มแบบสโตแคสติกมีความผันผวนสูงมาก
มันทำซ้ำครั้งละหนึ่งแถวหรือครั้งละหนึ่งครั้งดังนั้นความผันผวนจึงสูงกว่ามากและมีแนวโน้มที่จะพบค่าต่ำสุดของโลกมากกว่าแค่ค่าต่ำสุดในท้องถิ่น
และสิ่งอื่น ๆ เกี่ยวกับการไล่ระดับสีแบบเหน็บแนมที่ฉันคิดว่าเป็นความลาดชันที่ไม่ดีคือมันเป็นอุปถัมภ์เช่นความประทับใจแรกที่คุณอาจมีเพราะมันเติบโตขึ้นทีละครั้งมันช้าลง
ไม่ต้องโหลดข้อมูลทั้งหมดลงในหน่วยความจำและเรียกใช้และรอจนกว่ากฎเหล่านั้นจะทำงานโดยสิ้นเชิง
คุณสามารถหมุนไปรอบ
ๆ ทีละตัวดังนั้นมันจึงเป็นอัลกอริธึมที่เบากว่ามากเร็วกว่าในแง่นั้นดังนั้นแม้ว่ามันจะมีความหมายมากกว่าในแง่นั้นเพราะมันมีข้อดีมากกว่าความเลว
วิธีการไล่ระดับสี
ข้อได้เปรียบหลักของหรือโดเมนเช่นเดียวกับ profer วิธีการไล่ระดับสีที่ไม่ดีคือมันเป็นอัลกอริธึมที่กำหนดขึ้นหรือนอกเหนือจากการใช้การไล่ระดับสีแบบลาดชันเป็นอัลกอริทึมประชดประชัน
น้ำหนักเริ่มต้นเท่ากันสำหรับเครือข่ายประสาทเทียมของคุณ
ทุกครั้งที่คุณเรียกใช้วิธีการไล่ระดับสีแบบแบทช์คุณจะได้รับผลการคำนวณแบบเดียวกันซ้ำ ๆ
กันสำหรับคุณทุกครั้งที่น้ำหนักของคุณได้รับการอัปเดตเพื่อให้เรามีวิธีการไล่ระดับสีที่ดี
คุณจะไม่ได้รับเพราะมันเป็นวิธีสุ่มคุณเลือกบทบาทของคุณอาจสุ่มและคุณกำลังปรับปรุงเครือข่ายประสาทของคุณในลักษณะประชดประชันและดังนั้นคุณจะไปทุกครั้งที่คุณเรียกใช้หมวดหมู่เป็นวิธีที่ดี แม้ว่าคุณจะมีน้ำหนักเท่ากันตั้งแต่เริ่มต้นคุณก็จะมีกระบวนการที่แตกต่างกันและมีการทำซ้ำหลายครั้งเพื่อไปที่นั่น
ดังนั้นโดยสังเขปสิ่งที่ต้องละทิ้งและคัดค้านก็คือมีวิธีการระหว่างสองวิธีที่เรียกว่าวิธีการไล่ระดับสีแบบแบทช์ขนาดเล็กที่คุณรวมทั้งสองเข้าด้วยกัน
คุณเรียกใช้ชุดของแถวอาจ 5 10 100
แต่หลายแถวคุณตัดสินใจที่จะตั้งค่าให้คุณเรียกใช้จำนวนแถวที่ในเวลานั้นจากนั้นคุณปรับปรุงวิธีหลักเดียวของคุณและอื่น ๆ
และเรียกว่าวิธีการไล่ระดับสี Mini Bache
หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการไล่ระดับสีแบบไล่ระดับมีบทความที่ดีที่คุณสามารถดูได้
มันเรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมในส่วนของ Python 13 บรรทัดที่ยอดเยี่ยมและสืบทอดโดย Andrew Trask
และลิงก์ด้านล่างเป็นบทความที่ดี 12 15 ข้อที่เขียนได้ง่ายมาก
มันมีปรัชญาที่น่าสนใจหรือมีความคิดที่น่าสนใจเกี่ยวกับวิธีการใช้น้ำสีเขียวที่เหมาะสมคุณรู้ถึงข้อดีและข้อเสียและวิธีการทำสิ่งต่าง ๆ
ในบางสถานการณ์เพื่อให้คุณมีเคล็ดลับและเทคนิคที่ยอดเยี่ยม
อ่านง่ายมากอย่างแน่นอนตรวจสอบว่า
และอีกหนึ่งอ่านหนักขึ้นอีกหน่อย
สำหรับบรรดาของคุณที่เป็นคณิตศาสตร์ที่ต้องการไปที่ด้านล่างของคณิตศาสตร์ทำไม
การไล่ระดับสีเป็นสิ่งที่เฉพาะเจาะจง
มีสูตรอะไรบ้างที่กำลังขับไล่ระดับชั้นและมีวิธีคำนวณอย่างไรบ้างเป็นต้น
ตรวจสอบบทความหรือหนังสือจริง
มันเป็นหนังสือออนไลน์ฟรีที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทและการเรียนรู้ลึกโดยหนังสือ Michael Nielsen 2015
มันเป็นเพียงแค่ทุกอย่างในบรรทัดคุณสามารถไปข้างหน้าและตรวจสอบออก
และมีการนำคณิตศาสตร์มาใช้ใหม่
แต่สำหรับคุณแม่แล้วคณิตศาสตร์ แต่คณิตศาสตร์นั้นค่อนข้างหนักพอ ๆ กับที่คุณอ่านบทความ
แต่ในเวลาเดียวกันมันทำให้คุณเข้าสู่อารมณ์นั้นฉันคิดว่าคุณหมายถึงเหมือนบทอุ่นเครื่องที่คุณทำให้คณิตศาสตร์อุ่นขึ้นก่อนจากนั้นคุณกระโดดเข้าสู่ฉันสนใจคณิตศาสตร์มากขึ้น
เราไปที่นั่นโดยสรุปแล้วความแตกต่างระหว่างความรู้สึกของ Graney
กับการลงทางลาดลาดและวิธีการทำงาน
และในบันทึกนั้นเราจะสรุปในวันนี้
ฉันหวังว่าจะได้พบคุณในหน้าถัดไป
และจนกว่าจะสนุกกับการเรียนรู้ลึก