deep learning

WU
  • Rejestracja:prawie 7 lat
  • Ostatnio:prawie 7 lat
  • Postów:8
0

Mam krótkie pytanie do znawców tematu. Co jest nowego w głębokich sieciach neuronowych względem starych sieci jedno, dwu lub trójwarstwowych? Pewne różnice są oczywiste: ilość warstw i funkcja aktywacji relu i softmax. Co jest jeszcze nowatorskiego względem starych architektur, starych metod uczenia, starych metod inicjalizacji, itd. Dodam, że ja w swoich próbach na bardzo głębokich sieciach nie widzę lepszych efektów, właściwie to widzę więcej problemów z powodu utykania w płytkim minimum lokalnym.

Pozdrawiam

edytowany 1x, ostatnio: wurtur
lion137
  • Rejestracja:około 8 lat
  • Ostatnio:2 minuty
  • Postów:4884
WU
  • Rejestracja:prawie 7 lat
  • Ostatnio:prawie 7 lat
  • Postów:8
0
lion137 napisał(a):

https://stats.stackexchange.com/questions/182734/what-is-the-difference-between-a-neural-network-and-a-deep-neural-network-and-w

Ktoś coś więcej napisze? Ładnie podziękuję za każdą wypowiedź :)

Może jeszcze parę słów od siebie dodam. Pytam głównie dlatego, że z głębokimi sieciami miałem w praktyce dużo problemów.
Rzekomo funkcje relu i softmax zapobiegają szybkiemu zanikowi gradientu, ale w moich próbach sieć i tak wpadała w
bardzo płytkie minimum lokalne i wyniki były gorsze niż dla płytkich sieci. W zasadzie dużo problemów miałem już
gdy sieć miała 4-5 warstw (obliczeniowych). Nie wyobrażam sobie obliczeń na sieciach które mają np. 12 warstw.
Inni jednak podobno maja dobre rezultaty na tak głębokich sieciach. Zastanawiam się co mogłem robić źle.
Myślę, że na głębokich sieciach bym też miał dobre wyniki, ale pod np. pod warunkiem ogromnej ilości
restartów z losowego punktu. W domowych warunkach na jednym komputerze trudno zrobić chociaż 10tys
restartów, a w trudniejszych zadaniach trudno zrobić chociaż dwa restarty. Czy możliwe jest, że w profesjonalnych
eksperymentach z głębokimi sieciami neuronowymi uczą sieci miliony razy od losowego punktu startowego i
dlatego maja tak dobre wyniki?

Pozdrawiam

edytowany 1x, ostatnio: wurtur
lion137
  • Rejestracja:około 8 lat
  • Ostatnio:2 minuty
  • Postów:4884
1

Jakiej technologii/biblioteki Używasz? Powinna mieć jakieś optymalizacjie. Tutaj:
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html#weight_initialization
Michael Nielsen pisze co nieco o wagach początkowych.
Zaś tutaj:
https://arxiv.org/abs/1506.01186
Bardzo ciekawy papier o szukaniu optymalnej learning rate.
Generalnie, uczenie sieci to trudna sprawa, heurystyki raczej, a nie ścisłe twierdzenia.


WU
  • Rejestracja:prawie 7 lat
  • Ostatnio:prawie 7 lat
  • Postów:8
0
lion137 napisał(a):

Jakiej technologii/biblioteki Używasz? Powinna mieć jakieś optymalizacjie. Tutaj:

Wszystko sam robiłem od zera w C++, używam tylko biblioteki standardowej.

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html#weight_initialization
Michael Nielsen pisze co nieco o wagach początkowych.

Popatrzę. Wagi początkowe zawsze brałem z jakiegoś generatora liczb losowych z różnych małych
przedziałów o rozkładzie równomiernym.

Zaś tutaj:
https://arxiv.org/abs/1506.01186
Bardzo ciekawy papier o szukaniu optymalnej learning rate.
Generalnie, uczenie sieci to trudna sprawa, heurystyki raczej, a nie ścisłe twierdzenia.

Wiem że trudna. Niektórym jednak się udaje z głębokimi, a nawet z bardzo głębokimi sieciami.
Ja najlepsze wyniki miałem maksymalnie do 3 obliczeniowych warstw.

Dziękuję i pozdrawiam.

lion137
  • Rejestracja:około 8 lat
  • Ostatnio:2 minuty
  • Postów:4884
1

Jak tak to polecam książkę Nielsena, co prawda ona jest w numpy - ale to nakładka na C, więc OK:) Spróbuj też jakiejś biblioteki jak kieras, czy tensorflow.


edytowany 1x, ostatnio: lion137
WU
  • Rejestracja:prawie 7 lat
  • Ostatnio:prawie 7 lat
  • Postów:8
0
lion137 napisał(a):

Zaś tutaj:
https://arxiv.org/abs/1506.01186
Bardzo ciekawy papier o szukaniu optymalnej learning rate.

Ilość trudnych problemów w których stosuje się  głębokie sieci neuronowe z jakimś powodzeniem rozwala mnie :)
[
Deep neural networks are the basis of state-of-the-art re-
sults for image recognition [17, 23, 25], object detection
[7], face recognition [26], speech recognition [8], machine
translation [24], image caption generation [28], and driver-
less car technology [14]. However, training a deep neural
network is a difficult global optimization problem
]

Co będzie, gdy ktoś odważy się przeznaczyć na uczenie jednej sieci cały duży klaster, chociaż
20tys komputerów?

Pozdrawiam

Kliknij, aby dodać treść...

Pomoc 1.18.8

Typografia

Edytor obsługuje składnie Markdown, w której pojedynczy akcent *kursywa* oraz _kursywa_ to pochylenie. Z kolei podwójny akcent **pogrubienie** oraz __pogrubienie__ to pogrubienie. Dodanie znaczników ~~strike~~ to przekreślenie.

Możesz dodać formatowanie komendami , , oraz .

Ponieważ dekoracja podkreślenia jest przeznaczona na linki, markdown nie zawiera specjalnej składni dla podkreślenia. Dlatego by dodać podkreślenie, użyj <u>underline</u>.

Komendy formatujące reagują na skróty klawiszowe: Ctrl+B, Ctrl+I, Ctrl+U oraz Ctrl+S.

Linki

By dodać link w edytorze użyj komendy lub użyj składni [title](link). URL umieszczony w linku lub nawet URL umieszczony bezpośrednio w tekście będzie aktywny i klikalny.

Jeżeli chcesz, możesz samodzielnie dodać link: <a href="link">title</a>.

Wewnętrzne odnośniki

Możesz umieścić odnośnik do wewnętrznej podstrony, używając następującej składni: [[Delphi/Kompendium]] lub [[Delphi/Kompendium|kliknij, aby przejść do kompendium]]. Odnośniki mogą prowadzić do Forum 4programmers.net lub np. do Kompendium.

Wspomnienia użytkowników

By wspomnieć użytkownika forum, wpisz w formularzu znak @. Zobaczysz okienko samouzupełniające nazwy użytkowników. Samouzupełnienie dobierze odpowiedni format wspomnienia, zależnie od tego czy w nazwie użytkownika znajduje się spacja.

Znaczniki HTML

Dozwolone jest używanie niektórych znaczników HTML: <a>, <b>, <i>, <kbd>, <del>, <strong>, <dfn>, <pre>, <blockquote>, <hr/>, <sub>, <sup> oraz <img/>.

Skróty klawiszowe

Dodaj kombinację klawiszy komendą notacji klawiszy lub skrótem klawiszowym Alt+K.

Reprezentuj kombinacje klawiszowe używając taga <kbd>. Oddziel od siebie klawisze znakiem plus, np <kbd>Alt+Tab</kbd>.

Indeks górny oraz dolny

Przykład: wpisując H<sub>2</sub>O i m<sup>2</sup> otrzymasz: H2O i m2.

Składnia Tex

By precyzyjnie wyrazić działanie matematyczne, użyj składni Tex.

<tex>arcctg(x) = argtan(\frac{1}{x}) = arcsin(\frac{1}{\sqrt{1+x^2}})</tex>

Kod źródłowy

Krótkie fragmenty kodu

Wszelkie jednolinijkowe instrukcje języka programowania powinny być zawarte pomiędzy obróconymi apostrofami: `kod instrukcji` lub ``console.log(`string`);``.

Kod wielolinijkowy

Dodaj fragment kodu komendą . Fragmenty kodu zajmujące całą lub więcej linijek powinny być umieszczone w wielolinijkowym fragmencie kodu. Znaczniki ``` lub ~~~ umożliwiają kolorowanie różnych języków programowania. Możemy nadać nazwę języka programowania używając auto-uzupełnienia, kod został pokolorowany używając konkretnych ustawień kolorowania składni:

```javascript
document.write('Hello World');
```

Możesz zaznaczyć również już wklejony kod w edytorze, i użyć komendy  by zamienić go w kod. Użyj kombinacji Ctrl+`, by dodać fragment kodu bez oznaczników języka.

Tabelki

Dodaj przykładową tabelkę używając komendy . Przykładowa tabelka składa się z dwóch kolumn, nagłówka i jednego wiersza.

Wygeneruj tabelkę na podstawie szablonu. Oddziel komórki separatorem ; lub |, a następnie zaznacz szablonu.

nazwisko;dziedzina;odkrycie
Pitagoras;mathematics;Pythagorean Theorem
Albert Einstein;physics;General Relativity
Marie Curie, Pierre Curie;chemistry;Radium, Polonium

Użyj komendy by zamienić zaznaczony szablon na tabelkę Markdown.

Lista uporządkowana i nieuporządkowana

Możliwe jest tworzenie listy numerowanych oraz wypunktowanych. Wystarczy, że pierwszym znakiem linii będzie * lub - dla listy nieuporządkowanej oraz 1. dla listy uporządkowanej.

Użyj komendy by dodać listę uporządkowaną.

1. Lista numerowana
2. Lista numerowana

Użyj komendy by dodać listę nieuporządkowaną.

* Lista wypunktowana
* Lista wypunktowana
** Lista wypunktowana (drugi poziom)

Składnia Markdown

Edytor obsługuje składnię Markdown, która składa się ze znaków specjalnych. Dostępne komendy, jak formatowanie , dodanie tabelki lub fragmentu kodu są w pewnym sensie świadome otaczającej jej składni, i postarają się unikać uszkodzenia jej.

Dla przykładu, używając tylko dostępnych komend, nie możemy dodać formatowania pogrubienia do kodu wielolinijkowego, albo dodać listy do tabelki - mogłoby to doprowadzić do uszkodzenia składni.

W pewnych odosobnionych przypadkach brak nowej linii przed elementami markdown również mógłby uszkodzić składnie, dlatego edytor dodaje brakujące nowe linie. Dla przykładu, dodanie formatowania pochylenia zaraz po tabelce, mogłoby zostać błędne zinterpretowane, więc edytor doda oddzielającą nową linię pomiędzy tabelką, a pochyleniem.

Skróty klawiszowe

Skróty formatujące, kiedy w edytorze znajduje się pojedynczy kursor, wstawiają sformatowany tekst przykładowy. Jeśli w edytorze znajduje się zaznaczenie (słowo, linijka, paragraf), wtedy zaznaczenie zostaje sformatowane.

  • Ctrl+B - dodaj pogrubienie lub pogrub zaznaczenie
  • Ctrl+I - dodaj pochylenie lub pochyl zaznaczenie
  • Ctrl+U - dodaj podkreślenie lub podkreśl zaznaczenie
  • Ctrl+S - dodaj przekreślenie lub przekreśl zaznaczenie

Notacja Klawiszy

  • Alt+K - dodaj notację klawiszy

Fragment kodu bez oznacznika

  • Alt+C - dodaj pusty fragment kodu

Skróty operujące na kodzie i linijkach:

  • Alt+L - zaznaczenie całej linii
  • Alt+, Alt+ - przeniesienie linijki w której znajduje się kursor w górę/dół.
  • Tab/⌘+] - dodaj wcięcie (wcięcie w prawo)
  • Shit+Tab/⌘+[ - usunięcie wcięcia (wycięcie w lewo)

Dodawanie postów:

  • Ctrl+Enter - dodaj post
  • ⌘+Enter - dodaj post (MacOS)