Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей

Другая компьютерная литература, Программы

Автор: Созыкин А. В.

Год: 2017

Добавил: Admin 10 Июн 20

Проверил: Admin 10 Июн 20

Формат: PDF (896 Kb)

Currently 0/5

Рейтинг: 0/5 (Всего голосов: 0)

Аннотация

Глубокие нейронные сети в настоящее время становятся одним из самых популярных подходов к созданию систем искусственного интеллекта, таких как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т.п. В статье представлен обзор истории развития и современного состояния методов обучению глубоких нейронных сетей. Рассматривается модель искусственной нейронной сети, алгоритмы обучения нейронных сетей, в том числе алгоритм обратного распространения ошибки, применяемый для обучения глубоких нейронных сетей. Описывается развитие архитектур нейронных сетей: неокогнитрон, автокодировщики, сверточные нейронные сети, ограниченная машина Больцмана, глубокие сети доверия, сети долго-краткосрочной памяти, управляемые рекуррентные нейронные сети и сети остаточного обучения.
Глубокие нейронные сети с большим количеством скрытых слоев трудно обучать из-за проблемы исчезающего градиента. В статье рассматриваются методы решения этой проблемы, которые позволяют успешно обучать глубокие нейронные сети с более чем ста слоями. Приводится обзор популярных библиотек глубокого обучения нейронных сетей, которые сделали возможным широкое практическое применение данной технологии. В настоящее время для задач компьютерного зрения используются сверточные нейронные сети, а для обработки последовательностей, в том числе естественного языка, — рекуррентные нейронные сети, прежде всего сети долго-краткосрочной памяти и управляемые рекуррентные нейронные сети.

Комментарии к книге "Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей"

Комментарий не найдено. Будьте первыми!

Чтобы оставить комментарий или поставить оценку книге Вам нужно зайти на сайт или зарегистрироваться