Comprensione approfondita per ottimizzare le prestazioni delle reti neurali artificiali

“Comprensione approfondita per massimizzare le prestazioni delle reti neurali artificiali”

Sintonizzazione dei parametri iper per le tecniche di deep learning

Introduzione

Le reti neurali sono strutture che dipendono dai diversi parametri di input per prendere decisioni o fare previsioni. In generale, cercano di imitare il comportamento operativo dei neuroni del cervello umano, ma i neuroni organici sono strutture più complesse rispetto alle reti neurali artificiali.

Un singolo neurone viene chiamato percezione, mentre una rete di multi-neuroni viene chiamata perceptron multistrato o rete neurale artificiale.

La previsione di una rete neurale artificiale (ANN) si basa su i seguenti passaggi come mostrato di seguito:

• Sovraperformare i limiti nella segmentazione istantanea in 3D Un approccio open-world con un miglioramento dell’etichettatura pseudo e scenari realistici
• BrainChip svela la piattaforma Akida di seconda generazione per gli avanzamenti dell’intelligenza artificiale ai margini
• Questo articolo dell’IA rivela un nuovo approccio per comprendere i modelli di deep learning scomporre il ‘dove’ e il ‘cosa’ con la Propagazione della Rilevanza dei Concetti (CRP).

1. Propagazione in avanti: come i dati si spostano dal livello di input al livello di output.
2. Allenamento e retropropagazione: questo processo utilizza dati di input, epoche, calcolo della perdita, aggiornamento dei pesi e dei bias, ecc.

Modi per migliorare ANN

1. Sintonizzazione dei parametri iper delle reti neurali.
2. Risolvere i problemi che si verificano durante l’allenamento delle reti neurali come mostrato di seguito:

• Gradiente svanente/esplodente
• Problema di dati ridotti
• Allenamento lento
• Overfitting

Sintonizzazione dei parametri iper delle reti neurali

1. Numero di livelli nascosti:

• La rete neurale utilizza un livello nascosto per rilevare i pattern complessi nei dati. Dobbiamo decidere se utilizzare un singolo livello nascosto o più livelli nascosti. Ad esempio, se creiamo una rete con un singolo livello nascosto su dati complessi, questo livello nascosto richiede più neuroni ed diventa complesso.
• In generale, utilizzare più livelli nascosti con meno neuroni in ogni livello può essere più utile nel trovare strutture complesse nei dati. Nell’apprendimento profondo, ogni livello nascosto ha il suo significato nel trovare i pattern. Ad esempio, il primo livello nascosto trova i pattern lineari, il secondo livello trova i pattern curvi, il terzo livello nascosto è…