Как машинное обучение применяется для оптимизации веса связей в нейросетях?

Машинное обучение применяется для оптимизации веса связей в нейросетях с помощью различных алгоритмов, которые позволяют адаптировать нейросети под поставленные задачи. www.etxt.ru Некоторые из них:

• Обучение с учителем. trainingdata.ru www.etxt.ru Нейросеть обучают на основе предварительно размеченных данных, которые включают входные значения и соответствующие им целевые (ответы). www.etxt.ru Если предсказание нейросети не совпадает с ожидаемым результатом, вычисляют, насколько каждый вес внутри нейросети способствовал общей ошибке. www.etxt.ru Затем эти веса корректируют в направлении, которое уменьшит ошибку. www.etxt.ru
• Обучение без учителя. trainingdata.ru www.etxt.ru Нейронная сеть обучают на неразмеченных данных. www.etxt.ru Она пытается найти структуру или закономерности в данных. www.etxt.ru В течение всего периода параметры (веса) нейронной сети обновляются таким образом, чтобы лучше отражать структуру данных. www.etxt.ru
• Обучение с подкреплением. trainingdata.ru cyberleninka.ru Нейросеть взаимодействует с окружающей средой и получает сигналы обратной связи в виде поощрений и наказаний. trainingdata.ru Нейросеть учится выполнять такие действия, которые со временем приведут к максимальному вознаграждению. trainingdata.ru
• Градиентный спуск. www.etxt.ru habr.com Основной алгоритм, который использует градиент функции потерь по весам для обновления их значений в направлении уменьшения. www.etxt.ru
• Обратное распространение. www.etxt.ru habr.com Используется в связке с градиентным спуском для вычисления по весам. www.etxt.ru Ошибка распространяется от выходного слоя к входному, пропорционально весам связей. www.etxt.ru
• Адаптивные методы оптимизации. www.etxt.ru Модифицируют темп образования на основе прошлых обновлений весов. www.etxt.ru Примеры включают алгоритмы Adam, RMSprop и Adagrad. www.etxt.ru
• Прореживание. www.etxt.ru Метод устранения ненужных связей и нейронов после обучения для уменьшения размера и улучшения эффективности программы. www.etxt.ru