La rétropropagation, une abréviation de «propagation vers l'arrière des erreurs», est une méthode courante de formation des réseaux de neurones artificiels utilisée en conjonction avec une méthode d'optimisation telle que la descente de gradient.
De nombreux ouvrages et tutoriels sur les réseaux de neurones consacrent beaucoup de temps à l'algorithme de rétropropagation, qui est essentiellement un outil permettant de calculer le gradient. Supposons que nous construisons un modèle avec ~ 10K paramètres / poids. Est-il possible d'exécuter...
Je comprends que la descente de gradient stochastique peut être utilisée pour optimiser un réseau de neurones en utilisant la rétropropagation en mettant à jour chaque itération avec un échantillon différent de l'ensemble de données d'apprentissage. Quelle doit être la taille du...
Plus précisément, je suppose que je m'interroge sur cette affirmation: Les futures versions majeures de TensorFlow permettront par défaut aux gradients de s’intégrer dans l’entrée des étiquettes sur backprop. Qui est montré quand j'utilise tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits. Dans le même...
J'ai lu quelques articles sur les avantages et les inconvénients de chaque méthode, certains affirmant que l'AG n'apporte aucune amélioration dans la recherche de la solution optimale, tandis que d'autres montrent que celle-ci est plus efficace. Il semble que le GA soit généralement préféré dans la...
Dans le cours sur les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond d' Andrew Ng sur Coursera, il dit que l'utilisation de tanhtanhtanh est presque toujours préférable à l'utilisation de sigmoidsigmoidsigmoid . La raison qu'il donne est que les sorties utilisant tanhtanhtanh centrées autour de 0...
Pourquoi est-il dangereux d'initialiser des poids avec des zéros? Y a-t-il un exemple simple qui le
J'ai lu ici ce qui suit: Les sorties sigmoïdes ne sont pas centrées sur zéro . Cela n'est pas souhaitable car les neurones des couches ultérieures de traitement dans un réseau de neurones (plus à ce sujet bientôt) recevraient des données qui ne sont pas centrées sur zéro. Cela a des implications...
Lors de la formation d'un réseau neuronal à l'aide de l'algorithme de rétropropagation, la méthode de descente en gradient est utilisée pour déterminer les mises à jour du poids. Ma question est la suivante: Plutôt que d'utiliser la méthode de descente en gradient pour localiser lentement le point...
Je suis curieux de savoir comment les gradients sont propagés en retour à travers un réseau de neurones à l'aide de modules ResNet / sauter les connexions. J'ai vu quelques questions sur ResNet (par exemple, un réseau de neurones avec des connexions de couche de saut ), mais celui-ci pose...
Pourquoi la rétropropagation ne fonctionne-t-elle pas lorsque vous initialisez tous les poids à la même valeur (disons 0,5), mais fonctionne bien lorsque des nombres aléatoires sont donnés? L'algorithme ne devrait-il pas calculer l'erreur et travailler à partir de là, malgré le fait que les poids...
Dans la formation de réseaux de neurones profonds et peu profonds, pourquoi les méthodes de gradient (par exemple descente de gradient, Nesterov, Newton-Raphson) sont-elles couramment utilisées, par opposition à d'autres métaheuristiques? Par métaheuristique, j'entends des méthodes telles que le...
J'ai eu une légère confusion sur le algorithme de rétropropagation utilisé dans le perceptron multicouche (MLP). L'erreur est ajustée par la fonction de coût. En rétropropagation, nous essayons d'ajuster le poids des couches cachées. L'erreur de sortie que je peux comprendre, c'est-à-dire e = d -...
Lorsque j'ai implémenté un mini-gradient décent, j'ai simplement fait la moyenne des gradients de tous les exemples du lot de formation. Cependant, j'ai remarqué que maintenant le taux d'apprentissage optimal est beaucoup plus élevé que pour un gradient décent en ligne. Mon intuition est que c'est...
Dans un réseau de neurones récurrent, vous propagez généralement la propagation en plusieurs étapes, "déroulez" le réseau, puis la propagation en arrière sur la séquence d'entrées. Pourquoi ne mettez-vous pas simplement à jour les poids après chaque étape individuelle de la séquence? (l'équivalent...
J'ai une connaissance de base du fonctionnement des RNN (et en particulier des unités LSTM). J'ai une idée picturale de l'architecture d'une unité LSTM, c'est-à-dire une cellule et quelques portes, qui régulent le flux de valeurs. Cependant, apparemment, je n'ai pas complètement compris comment...
Lors de l'initialisation des poids de connexion dans un réseau de neurones à action directe, il est important de les initialiser de manière aléatoire pour éviter toute symétrie que l'algorithme d'apprentissage ne serait pas en mesure de briser. La recommandation que j'ai vue à divers endroits (par...
Si nous traitons par exemple 10 exemples dans un lot, je comprends que nous pouvons additionner la perte pour chaque exemple, mais comment fonctionne la rétropropagation en ce qui concerne la mise à jour des poids pour chaque exemple? Par exemple: Exemple 1 -> perte = 2 Exemple 2 -> perte =...
Disons que j'utilise un RNN / LSTM pour faire une analyse de sentiment, qui est une approche à plusieurs (voir ce blog ). Le réseau est formé à travers une rétropropagation tronquée dans le temps (BPTT), où le réseau est déroulé pour seulement 30 dernières étapes comme d'habitude. Dans mon cas,...
La normalisation des lots a été attribuée à des améliorations substantielles des performances dans les réseaux neuronaux profonds. De nombreux documents sur Internet montrent comment l'implémenter sur une base d'activation par activation. J'ai déjà implémenté backprop en utilisant l'algèbre...
Je travaille actuellement sur un logiciel de reconnaissance faciale qui utilise des réseaux de neurones à convolution pour reconnaître les visages. Sur la base de mes lectures, je me suis rendu compte qu'un réseau de neurones convolutionnels a partagé des poids, afin de gagner du temps pendant...