منظمسازی (Regularization) در یادگیری عمیق
مقدمه در مدلهای یادگیری عمیق، افزایش تعداد پارامترها و ظرفیت بازنمایی شبکههای عصبی، توانایی مدلها را در یادگیری الگوهای پیچیده بهطور چشمگیری افزایش داده است. با این حال، همین ظرفیت بالا خطر بیشبرازش (Overfitting) را نیز تشدید میکند؛ وضعیتی که در آن مدل بهجای یادگیری ساختار آماری داده، نویز و نوسانات تصادفی مجموعه آموزش را […]
بیشبرازش (Overfitting) و کمبرازش (Underfitting) در یادگیری عمیق
مقدمه یادگیری عمیق به عنوان یکی از تحولآفرینترین فناوریهای قرن بیست و یکم ظهور کرده و حوزههای مختلفی، از بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی گرفته تا مراقبتهای بهداشتی و سیستمهای خودران را دگرگون ساخته است. در هستهی اصلی این فناوری، شبکههای عصبی مصنوعی با لایههای متعدد قرار دارند که بازنماییهای سلسلهمراتبی از دادهها را […]
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 […]