R Bağlı Tekrarlayan Sinir Ağı (GSA) önceki adımda elde edilen çıkış akımı adıma girdi olarak beslenir NN türüdür. Geleneksel sinir ağlarında tüm girdiler ve çıktılar birbirinden bağımsızdır, ancak bir cümlenin sonraki kelimesini tahmin etmek gerektiğinde olduğu gibi durumlarda, önceki kelimelere ihtiyaç duyulur ve bu nedenle önceki kelimelerin hatırlanması gerekir. Böylece bu sorunu bir Gizli Katman yardımıyla çözen RNN ortaya çıktı. RNN'nin ana ve en önemli özelliği, bir dizi hakkında bazı bilgileri hatırlayan Gizli durumdur.
RNN, hesaplananlarla ilgili tüm bilgileri hatırlayan bir “hafızaya” sahiptir. Çıktıyı üretmek için tüm girdilerde veya gizli katmanlarda aynı görevi yerine getirdiği için her girdi için aynı parametreleri kullanır. Bu, diğer sinir ağlarının aksine parametrelerin karmaşıklığını azaltır
Derin bir Tekrarlayan Sinir Ağında Ufuk ve Patlayan Gradyanlar problemini çözmek için birçok varyasyon geliştirildi. Bunların en ünlülerinden biri Uzun Kısa Süreli Bellek Ağıdır (LSTM). Konsept olarak, bir LSTM tekrarlayan birimi, ağın şimdiye kadar görüldüğü tüm geçmiş bilgileri "hatırlamaya" ve alakasız verileri "unutmaya" çalışır. Bu, farklı amaçlar için “kapılar” adı verilen farklı aktivasyon fonksiyon katmanlarının tanıtılmasıyla yapılır. Her LSTM tekrarlayan birimi aynı zamanda , önceki LSTM tekrarlayan birimi tarafından muhafaza edilmek üzere seçilen bilgiyi kavramsal olarak tanımlayan Dahili Hücre Durumu adı verilen bir vektörü de muhafaza eder . Uzun Kısa Süreli Bellek Ağı, farklı amaçlar için dört farklı kapıdan oluşur.
RNN'lerin üstesinden gelmek zorunda olduğu iki büyük engel vardır, ancak bunları anlamak için önce gradyanın ne olduğunu bilmeniz gerekir.
Gradyan, girdilerine göre kısmi bir türevdir. Bunun ne anlama geldiğini bilmiyorsanız, şöyle düşünün: bir gradyan, girdileri biraz değiştirirseniz bir işlevin çıktısının ne kadar değiştiğini ölçer.
Gradyanı bir fonksiyonun eğimi olarak da düşünebilirsiniz. Gradyan ne kadar yüksek olursa, eğim o kadar dik ve bir model o kadar hızlı öğrenebilir. Ancak eğim sıfır ise model öğrenmeyi durdurur. Bir gradyan, hatadaki değişiklikle ilgili olarak tüm ağırlıklardaki değişikliği basitçe ölçer.
Patlayan gradyanlar, algoritmanın, çok fazla sebep olmaksızın, ağırlıklara aptalca yüksek bir önem verdiği zamandır. Neyse ki, bu sorun gradyanları keserek veya ezerek kolayca çözülebilir.
Kaybolan gradyanlar, bir gradyanın değerleri çok küçük olduğunda ve model öğrenmeyi durdurduğunda veya sonuç olarak çok uzun sürdüğünde meydana gelir. Bu, 1990'larda büyük bir sorundu ve çözülmesi, patlayan gradyanlardan çok daha zordu. Neyse ki, Sepp Hochreiter ve Juergen Schmidhuber tarafından LSTM konsepti ile çözüldü.
Zaman içinde geriye yayılma kavramını anlamak için önce ileri ve geri yayılma kavramlarını anlamanız gerekir. Bu kavramları tartışmak için bir makalenin tamamını harcayabiliriz, bu yüzden mümkün olduğunca basit bir tanım sağlamaya çalışacağım.
Sinir ağlarında, temel olarak modelinizin çıktısını almak için ileriye doğru yayılım yaparsınız ve hatayı almak için bu çıktının doğru mu yanlış mı olduğunu kontrol edersiniz. Geri yayılım, ağırlıklara göre hatanın kısmi türevlerini bulmak için sinir ağınız üzerinden geriye doğru gitmekten başka bir şey değildir, bu da bu değeri ağırlıklardan çıkarmanızı sağlar.
1.Makine Çevirisi 2.Robot kontrolü 3.Zaman
serisi tahmini
4.Konuşma tanıma
5.Konuşma sentezi
6.Zaman serisi anormallik tespiti
7.Ritim öğrenme
8.Müzik kompozisyonu
9.Dilbilgisi öğrenme
10.El yazısı tanıma
11.İnsan eylemi tanıma
12. Protein Homoloji Tespiti
13.Proteinlerin hücre altı lokalizasyonunu
tahmin etme
14İş süreci yönetimi alanında çeşitli tahmin görevleri 15.Tıbbi bakım yollarında tahmin vb.
Birkaç gün önce doktora araştırmam için bir PowerPoint sunumu üzerinde çalışıyordum ve şu oldu: Tam olarak aynı görüntü değildi, aslında x etiketi, y etiketi, başlığı ve tüm bunlarla birlikte çok daha açıktı, ama şu anda gerçekten önemli değil. En ilginç şey Alt Metin.
Deneyimden türetilen popüler olmayan bir görüşün hikayesi Popüler olmayan görüş: Veri biliminin en popüler kariyer seçimi olduğu gün ve yaşta, veri bilimine geçiş yapmak istemiyorum. Beni burada yanlış anlamayın, bir alan olarak veri bilimine büyük saygım var ve buna tamamen hayranım, ama dürüst olmak gerekirse (şu anda), bunun benim için bir şey olmadığını hissediyorum.
Girişimciler sıradan insanlar değil, özel bir türdür. Belirli kişilik özellikleri, ekipleri yönetmelerine, işletmeleri yönetmelerine ve imparatorluklar kurmalarına yardımcı olur.
Apple'ın Bug Bounty programı, teoride, programcıları şirketin kodunda buldukları kusurları bildirmeye teşvik ediyor. Uygulamada? Çok değil.
Giriş Bu Müşteri Yolculuğu Haritası projesi, UX Vaka Çalışmamın Analiz Bloğu'nu oluşturacak ikinci ve son bölümdür. UX Tasarım Enstitüsü'ndeki çalışmalarım sırasında süreç yönlendirildi ve geliştirildi.
Hayvan kurbanlarından insanlara geçen, onların cesetleriyle yaşayan, yüzüne dövme yaptıran, dişlerini sivri uçlu törpüleyen Satanist, yıkanmadı. Kendini İlan Eden Satanist - Pazuzu Algarad John Alexander Lawson, 12 Ağustos 1978'de San Francisco, California'da doğdu.
'Big Brother' yıldızı Claire Rehfuss, hayranlarını spoiler hesaplarına güvenmemeleri konusunda uyarıyor.
Kody Brown, iki karısı Meri Brown ve Christine Brown'ı arkadaş bölgelendirdi. İki eşin reddedilmeyi nasıl ele aldığı tamamen farklıydı.
Kristen Stewart bir keresinde 'Pamuk Prenses' rol arkadaşı Chris Hemsworth'a sert bir yumruk attı ve bu, oyuncunun geleceğini görmediği bir saldırıydı.
GQ Magazine ile yaptığı bir röportajda BTS'den Jin, BTS ve Coldplay'in şarkısı 'My Universe'nin bir bölümünün 'son bölümü yapmadığını' açıkladı.
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
Vanderpump Rules yıldızı Katie Maloney-Schwartz, Perşembe günü Instagram'da yaptığı dürüst ve içten bir gönderiyle kendini sevme yolculuğunda kaydettiği ilerlemeyi anlattı.
Jessica Alba, kendisini ve çocuklarını Dolly ve Lucy adlı iki köpekle sarılıp oynarken gösteren keyifli bir videoyu Instagram hesabından paylaştı.
Geçen hafta sonu bir Porto Riko tatili sırasında nişanlanan Megan Fox ve Makineli Tüfek Kelly'den bir kaynak, "İlk görüşte aşk durumuydu" diyor.
Polise göre Devonne Marsh'ın kimliği belirlenemeyen kız arkadaşını çakmak gazıyla kaplayarak alevleri tutuşturduğu iddia edildi.