Введение Глубокое обучение быстро стало неотъемлемой частью современных приложений ИИ, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи. Успех глубокого обучения объясняется его способностью автоматически изучать сложные шаблоны из больших объемов данных без явного программирования. Оптимизация на основе градиента, основанная на обратном распространении, является основным методом, используемым для обучения глубоких нейронных сетей (ГНС). Понимание..

В моем последнем блоге о RNN я писал о LSTM и GRU. Эти единицы помогают нам с исчезающими градиентами. Давайте посмотрим, как они помогают от исчезающего градиента, а также подробно изучим работу RNN и LSTM. Существует много других решений для проблем с градиентом, таких как различные функции активации, пакетная нормализация и многое другое, но это может замедлить обучение. Мы также говорили о том, как RNN забудет первые входные данные по мере его продвижения, поскольку информация в..

Проблема исчезающего градиента Проблема исчезающего градиента - распространенная проблема, с которой мы сталкиваемся при обучении глубоких нейронных сетей. Градиенты нейронных сетей обнаруживаются во время обратного распространения. Как правило, добавление большего количества скрытых слоев позволяет сети изучать более сложные произвольные функции и, таким образом, лучше прогнозировать будущие результаты. Вот где глубокое обучение имеет большое значение. Теперь во время обратного..

Краткий обзор Что такое градиент? Градиент относится к градиенту функции потерь по отношению к весам. Мы вычисляем градиент во время обратного распространения в рекуррентных нейронных сетях. Эти градиенты используются для обновления весов, чтобы минимизировать функцию потерь. С обратным распространением мы можем столкнуться в основном с двумя проблемами: Исчезающий градиент Взрывающийся градиент Исчезающий градиент: Исчезающий градиент возникает, когда градиент..