الگوریتم NAG از تئوری تا پیادهسازی در پایتون
مقدمه در آموزش شبکههای عصبی عمیق، گرادیان کاهشی ساده و حتی نسخههای مبتنی بر Momentum میتوانند با نوسان در مسیر بهینهسازی یا عبور از نواحی مناسب بهینه مواجه شوند. این مسئله بهویژه در سطوح خطای ناهموار و مسائل غیرمحدب، باعث کاهش پایداری آموزش و کندی همگرایی میشود. در چنین شرایطی، استفاده از اطلاعات گذشته بهتنهایی […]
بهینهساز Adadelta — از مبانی ریاضی تا پیادهسازی و کاربردهای واقعی
مقدمه در آموزش شبکههای عصبی عمیق، یکی از چالشهای اساسی بهینهسازی، وابستگی شدید عملکرد الگوریتمها به انتخاب نرخ یادگیری است. روشهایی مانند گرادیان کاهشی تصادفی یا AdaGrad، اگرچه برای برخی مسائل کارآمد هستند، اما در آموزش طولانیمدت شبکههای عمیق میتوانند با مشکلاتی مانند نوسان گرادیان یا کاهش بیشازحد نرخ یادگیری مواجه شوند. این محدودیتها بهویژه […]