Backpropagation, singkatan untuk "propagasi kesalahan ke belakang", adalah metode umum untuk melatih jaringan saraf tiruan yang digunakan bersama dengan metode pengoptimalan seperti gradient descent.
Banyak buku dan tutorial jaringan saraf menghabiskan banyak waktu pada algoritma backpropagation, yang pada dasarnya adalah alat untuk menghitung gradien. Mari kita asumsikan kita sedang membangun model dengan ~ 10K parameter / bobot. Apakah mungkin untuk menjalankan pengoptimalan menggunakan...
Saya mengerti bahwa penurunan gradien stokastik dapat digunakan untuk mengoptimalkan jaringan saraf menggunakan backpropagation dengan memperbarui setiap iterasi dengan sampel yang berbeda dari dataset pelatihan. Seberapa besar ukuran
Secara khusus, saya kira saya bertanya-tanya tentang pernyataan ini: Versi utama masa depan TensorFlow akan memungkinkan gradien mengalir ke input label pada backprop secara default. Yang ditampilkan saat saya gunakan tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Dalam pesan yang sama ia mendesak...
Saya telah membaca beberapa makalah yang membahas pro dan kontra dari masing-masing metode, beberapa berpendapat bahwa GA tidak memberikan perbaikan dalam menemukan solusi optimal sementara yang lain menunjukkan bahwa itu lebih efektif. Tampaknya GA umumnya lebih disukai dalam literatur (walaupun...
Dalam kursus Neural Networks dan Deep Learning Andrew Ng di Coursera ia mengatakan bahwa menggunakan tanhtanhtanh hampir selalu lebih disukai daripada menggunakan sigmoidsigmoidsigmoid . Alasan yang dia berikan adalah bahwa output menggunakan tanhtanhtanh pusat sekitar 0 daripada...
Mengapa berbahaya untuk menginisialisasi bobot dengan nol? Apakah ada contoh sederhana yang
Saya baca di sini sebagai berikut: Output Sigmoid tidak berpusat nol . Ini tidak diinginkan karena neuron dalam lapisan pemrosesan berikutnya dalam Jaringan Saraf Tiruan (lebih lanjut tentang ini segera) akan menerima data yang tidak berpusat nol. Ini memiliki implikasi pada dinamika selama...
Saat melatih jaringan saraf menggunakan algoritma back-propagation, metode gradient descent digunakan untuk menentukan pembaruan bobot. Pertanyaan saya adalah: Daripada menggunakan metode gradient descent untuk secara perlahan menemukan titik minimum sehubungan dengan bobot tertentu, mengapa kita...
Saya ingin tahu tentang bagaimana gradien diperbanyak kembali melalui jaringan saraf menggunakan modul ResNet / lewati koneksi. Saya telah melihat beberapa pertanyaan tentang ResNet (mis. Jaringan saraf dengan koneksi lompatan-lapisan ) tetapi yang satu ini menanyakan secara khusus tentang...
Mengapa backpropagation tidak berfungsi saat Anda menginisialisasi semua bobot dengan nilai yang sama (katakanlah 0,5), tetapi berfungsi dengan baik ketika diberi angka acak? Bukankah seharusnya algoritma menghitung kesalahan dan bekerja dari sana, meskipun faktanya bobot awalnya...
Dalam pelatihan jaringan saraf yang dalam dan dangkal, mengapa metode gradien (misalnya gradient descent, Nesterov, Newton-Raphson) umum digunakan, berbeda dengan metaheuristik lainnya? Metaheuristik yang saya maksud adalah metode seperti annealing yang disimulasikan, optimisasi koloni semut,...
Saya mendapat sedikit kebingungan pada algoritma backpropagation yang digunakan dalam multilayer perceptron (MLP). Kesalahan disesuaikan dengan fungsi biaya. Dalam backpropagation, kami mencoba untuk menyesuaikan berat lapisan yang tersembunyi. Kesalahan keluaran yang bisa saya mengerti, yaitu, e...
Ketika saya menerapkan gradien batch mini yang layak, saya hanya rata-rata gradien dari semua contoh dalam batch pelatihan. Namun, saya perhatikan bahwa sekarang tingkat belajar optimal jauh lebih tinggi daripada gradien online yang layak. Intuisi saya adalah ini karena gradien rata-rata kurang...
Dalam jaringan saraf berulang, Anda biasanya akan maju merambat melalui beberapa langkah waktu, "membuka gulungan" jaringan, dan kemudian kembali merambat melintasi urutan input. Mengapa Anda tidak hanya memperbarui bobot setelah masing-masing langkah dalam urutan? (setara dengan menggunakan...
Saya memiliki pengetahuan dasar tentang bagaimana RNN (dan, khususnya, dengan unit LSTM) bekerja. Saya punya ide gambar arsitektur unit LSTM, yaitu sel dan beberapa gerbang, yang mengatur aliran nilai. Namun, tampaknya, saya belum sepenuhnya memahami bagaimana LSTM memecahkan masalah "gradien...
Ketika menginisialisasi bobot koneksi dalam jaringan saraf feedforward, penting untuk menginisialisasi mereka secara acak untuk menghindari simetri yang tidak dapat dipecahkan oleh algoritma pembelajaran. Rekomendasi yang saya lihat di berbagai tempat (misalnya dalam tutorial MNIST TensorFlow )...
Jika kita memproses 10 contoh dalam satu batch, saya mengerti kita bisa menjumlahkan kerugian untuk setiap contoh, tetapi bagaimana cara backpropagation dalam hal memperbarui bobot untuk masing-masing contoh? Sebagai contoh: Contoh 1 -> kerugian = 2 Contoh 2 -> kerugian = -2 Ini...
Katakanlah saya menggunakan RNN / LSTM untuk melakukan analisis sentimen, yang merupakan pendekatan banyak-ke-satu (lihat blog ini ). Jaringan dilatih melalui backpropagation terpotong terpotong (BPTT), di mana jaringan dibuka untuk hanya 30 langkah terakhir seperti biasa. Dalam kasus saya,...
Normalisasi batch telah dikreditkan dengan peningkatan kinerja substansial dalam jaring saraf yang dalam. Banyak materi di internet menunjukkan cara mengimplementasikannya berdasarkan aktivasi-demi-aktivasi. Saya sudah menerapkan backprop menggunakan aljabar matriks, dan mengingat bahwa saya...
Saat ini saya sedang mengerjakan perangkat lunak pengenal wajah yang menggunakan jaringan saraf konvolusi untuk mengenali wajah. Berdasarkan bacaan saya, saya telah mengumpulkan bahwa jaringan saraf convolutional telah berbagi bobot, sehingga menghemat waktu selama pelatihan. Tapi, bagaimana cara...