순환신경망 예제

그래서 지금 우리는 확실히 우리의 신경망 모델이 작동하지 않는다는 것을 알고 있습니다 (그리고 얼마나 많은) 훌륭한! 이제 이 오류를 사용하여 학습을 안내할 수 있기 때문에 다음과 같이 오류 함수를 재정의하면 신경망은 기계 학습의 예이며, 소프트웨어가 문제를 해결하는 법을 배우면서 변경될 수 있습니다. 대신 전체 개념이 코드에 어떻게 적용되는지 이해하기 위해 모든 신경망 중 가장 간단한 코드의 특성상 마지막 허라를 시작합니다. 그런 다음 이러한 개념에서 영감을 얻은 시각적 결과를 생성하는 몇 가지 처리 스케치를 살펴보겠습니다. 소프트 센서 —소프트 센서는 많은 측정 값을 분석하는 프로세스를 말합니다. 온도계는 공기의 온도를 알 수 있지만 습도, 기압, 이슬점, 공기 품질, 공기 밀도 등을 알고 있다면 어떨까요? 신경망을 사용하여 많은 개별 센서의 입력 데이터를 처리하고 전체적으로 평가할 수 있습니다. 신경 튜링 머신(NTM)은 주의력 있는 프로세스로 상호 작용할 수 있는 외부 메모리 리소스에 결합하여 재발성 신경망을 확장하는 방법입니다. 결합된 시스템은 튜링 머신 또는 폰 노이만 아키텍처와 유사하지만 종단 간 을 통해 효율적으로 그라데이션 하강교육을 받을 수 있습니다. [56] 고려해야 할 흥미로운 문제는 신경망을 통해 이동하는 정보의 흐름을 시각화하는 방법입니다. 우리의 네트워크는 피드 앞으로 모델에 내장되어, 입력이 첫 번째 뉴런에 도착한다는 것을 의미 (창의 왼쪽에 그려진) 그리고 그 뉴런의 출력은 네트워크 자체에서 출력으로 종료 될 때까지 오른쪽으로 연결을 통해 흐른다. 나는 독자가 이해할 것이라고 가정하는 너무 많은 방정식으로 ML을 설명하는 많은 기사를 읽었습니다 (언급 된 사전 req.). 이것은 수학이있는 곳을 본 첫 번째 기사이며 실제 프로그램 예제는 이러한 방정식이 숫자와 어떻게 연결되는지 설명합니다. 따라서 ML을 배우는 것이 덜 위협적입니다. 더 많은 세부 사항을 제외하면 임의 매개 변수를 거의 미세 조정하지 않는 자체 안정화 프레임 워크가 발생합니다 (분명히 그 균형을 찾으려고 잘 알고있는 문제입니다).

그러나 원형 네트워크는 타임시리즈의 맥락을 이해하기 위해 뇌에서 사용하는 기판 하나일 뿐입니다. 안타깝게도 원형 연결은 실제로 컨텍스트 타임시리즈와 는 거의 관련이 없습니다. 측면 연결은 피드포워드 및 피드백 연결보다 훨씬 더 관련이 있는 것으로 보입니다. 즉, HTM의 컨텍스트 타임 시리즈 분석 접근 방식과 수준 간의 유효한 피드포워드 및 피드백 연결 체계를 결합할 때 얻을 수 있는 많은 것들이 있습니다. 뉴런의 디스플레이() 기능은 연결을 그릴 수도 있습니다. 그리고 마지막으로, 우리는 우리의 네트워크 다이어그램이 있습니다. 변칙 검색 — 신경망은 패턴을 인식하는 데 매우 능숙하기 때문에 패턴에 맞지 않는 무언가가 발생할 때 출력을 생성하도록 학습할 수도 있습니다. 오랜 기간 동안 일상을 모니터링하는 신경망을 생각해 보십시오. 행동의 패턴을 학습 한 후, 뭔가 잘못 될 때 경고 할 수 있습니다. 독립적으로 재발하는 신경망(IndRNN)[27]은 기존의 완전히 연결된 RNN에서 그라데이션 소실 및 폭발 문제를 해결합니다.

한 층의 각 뉴런은 컨텍스트 정보(이 계층의 다른 모든 뉴런에 대한 완전한 연결 대신)로 만 자신의 과거 상태를 수신하므로 뉴런은 서로의 역사와 독립적입니다. 그라데이션 역전파는 장기 또는 단기 기억을 유지하기 위해 그라데이션 소실 및 폭발을 피하기 위해 조절될 수 있습니다. 교차 뉴런 정보는 다음 계층에서 탐색됩니다. IndRNN은 ReLU와 같은 비포화 비선형 함수로 강력하게 학습할 수 있습니다.

 
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