Technology sharing

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Praefatio

Cum vehementi progressu altae doctrinae, exsecutio et generalisationum facultatum exemplorum focus investigatores facti sunt. Attamen, notae in usu adhibitae saepe cum variis vocibus. Exsistentia strepitus graviter afficit ad effectum deductionis et praedictionis subtiliter alta doctrina exempla, praesertim in operibus sicut cognitio et imago sermonis. Cum igitur strepitus robustitas altiorum exemplorum studiorum augeatur, id est, ad stabilitatem faciendam et agnitionem facultatum in tumultuantium ambitus amplificandam, magna facta est directio hodiernae investigationis. Efficaciora designando notitias algorithmos praegredientes, optimizing structuras exemplares, et strepitum amplificatum disciplina et alia instrumenta technica introducens, resistentia alta doctrinarum exempla ad strepitum signanter emendari possunt, ita applicationem in missionibus multiplicioribus fovere.

sonitus robur

• existOrdinatio technologiae in altum discendi-data copia amplificationem inspiraverunt applicationem vocis ad inputationem quasi augmentationem belli datam. Aliquot exemplaria, strepitum cum minimis discordantibus ad input exemplar additis, aequivalet ut norma poenae ponderibus adiciatur (Episcop. 1995a, b). In genere, strepitus iniectio longe potior est quam parametri simpliciter refugiendi, praesertim cum sonus occultis augetur.Sonum ad unitates occultas addere est locus magni momenti propria discussione digna。
• aliusSonus adhibetur in exemplari ordinato addendo ad pondera . Haec ars maxime adhibetur in reticulis neuralis recurrentibus (Jim et al., 1996; Gravia, 2011). Hoc interpretari potest ut deductio stochastica consequentiae Bayesiae de ponderibus. Usus Bayesian accessus ad processum eruditionis de ponderibus quasi incertis tractat, et haec dubitatio probabili distributione repraesentari potest. Sonum ad pondera addere est modus stochasticus practicus ut hanc dubitationem reflectat.
• Sub quibusdam suppositis, sonitus ad pondera applicata interpretari potest, ut formas regularizationis traditis aequipollentias, stabilitatem functionis adhortans ut cognoscatur.
• Studimus regressionem, id est, lineamenta lineamenta exercentes$x*******************$munus divisi ad scalari$\widehat{y************************}(x*******************)$, ac minimis quadratis utere functionibus constant ut exemplar vaticinii metiaris$\widehat{y************************}$cum vero valorem$y************************$error：
  $J={\mathbb{E}}_{p(x*******************,y************************)}[(\widehat{y************************}(x*******************)-y************************{)}^2]\text{—formula1}$
• Disciplina set continet$m$Annotationes exempla$\{({x*******************}^{(ego)},{y************************}^{(ego)}),\dots ,({x*******************}^{(m)},{y************************}^{(m)})\}$
• Nunc supponitur in singulis initus repraesentationibus temere perturbationem ponderum retis adici${ϵ}_{w***}\sim \mathcal{N}(\mathbf{ϵ};0,\eta \mathbf{ego})$Finge nos habere vexillum$l$tabulatum$\text{MLP}$ .Perturbationem exemplar designamus${\widehat{y************************}}_{{ϵ}_{\mathbf{W}}}(x*******************)$。
• Quaeritur in reducendo quadratum retis output errore obstante sonitus iniectio. Ergo munus obiectivum est.$\{\begin{array}{l}\begin{array}{rl}{\hat{J}}_{\mathbf{W}}& ={\mathbb{E}}_p(x*******************,y************************,{ϵ}_{\mathbf{W}})[({\widehat{y************************}}_{{ϵ}_{\mathbf{W}}}(x*******************)-y************************{)}^2]\text{—formula2}\\ & ={\mathbb{E}}_p(x*******************,y************************,{ϵ}_{\mathbf{W}})[{\widehat{y************************}}_{{ϵ}_{\mathbf{W}}}^2(x*******************)-2y************************{\widehat{y************************}}_{{ϵ}_{\mathbf{W}}}(x*******************)+{y************************}^2]\text{—formula3}\end{array}\end{array}$
• pro parvis$\eta$, Magna voce obscuratis (discordia est$\eta \mathbf{ego}$)of*$J$Equivalent to obscuratis addito regularization termino$J:\eta {\mathbb{E}}_{p(x*******************,y************************)}\left[\Vert {\nabla }_{\mathbf{W}}\widehat{y************************}(x*******************){\Vert }^2\right]$。
• Haec regularizationis forma hortatur parametros ut regiones spatii parametri ingrediantur ubi parvae perturbationes in ponderibus relative parvam ictum in output habent. Aliis verbis exemplar in regionem tendit quae sentientis est relative ad parvas mutationum ponderum mutationes, et puncta inventa non solum puncta minima, sed minima puncta campis planis circumdata (Hochreiter and Schmidhuber, 1995).
• In regressus simpliciores lineares (exempli causa$\widehat{y************************}(x*******************)={w***}^{\top }x*******************+b$terminus regularis degenerat in;$\eta {\mathbb{E}}_{p(x*******************)}[\Vert x*******************{\Vert }^2]$quae nihil ad parametri functionis pertinet, ita non${\hat{J}}_{w***}$Gradientes exemplar confert ad ambitum.

Sonum injicere in scopum output

• Maxime notitia occidere$y************************$ Errores aliquot sunt in pittaciis.quando$y************************$est iniuria ad maximize log ⁡ p (y ∣ x ) p(ymidboldsymbol{x})log*p(y************************∣x*******************)nocivum fore.
• Uno modo hoc impedire est ut sonum in pittaciis expresse effingat.
  • Verbi gratia, supponere possumus quod pro aliquibus parvis constant$ϵ$, Disciplina set pittacium$y************************$Verisimile est entis recta$1-ϵ$, ullus alius titulus recte fieri posset.
  • Haec suppositio facile coniungi potest analytice cum functione gratuita sine exemplaria tumultuosa expresse accepta.
  • Exempli gratialabel delenimenta(Label delenimenta) secundum$k$an output$\text{softmax}$munus, quod pertinet ad manifestam divisionem$0$et$1$Restituo cum$\frac{ϵ}{k-1}$et$1-ϵ$ut regularise exemplum.
• Amissio crucis-entropy vexilliferum adhiberi potest in output horum scutorum non-exactorum.usus$\text{softmax}$Maxima verisimilitudo cognita munerum et proposita explicita numquam convenire potest -$\text{softmax}$Munera non possunt vere praedicere$0$probabilitatem or *$1$ Probabilitas, sic pergit discere majora et majora pondera, faciens praedicta plura extrema. Alias ​​rationes regularizationis uti possunt, sicut pondus corruptionis hoc impedire potest. Label delenimenta utilitas habet exemplum praeveniendi probabilia sine ambiguitate recta classificatione impedita. Hoc consilium ab annis 1980 adhibitum est et pergit eminenter in retis neural modernis (Szegedy et al., 2015).

Summatim

• Robustum in profundis discendinis emendandis clavis est ad obtinendum ut exemplar stabiliter in ambitu reali mundi operetur. Per seriem mediarum technicarum novarum, ut notitia amplificationis, sonitus iniectio disciplinae, exemplar structurae optimizationis, etc., efficaciter emendare possumus tolerantiam exemplaris ad strepitum et cognitionem accurationis. Hi conatus non solum promovent ulteriorem progressionem altae technologiae discendi, sed etiam certiores et efficaces solutiones afferunt applicationibus practicis in agnitione sermonis, agnitione imagini, lingua naturali et aliis campis processus.
• In posterum, pervestigationi altius pervestigationis et technologiae continuae provehendae, ratio est credendum strepitus robustorum altiorum studiorum exemplorum ulterius emendari, mutationes novas in campis pluribus afferre.

Redi de praeteritis content

Ordinatio technologiae in altum discendi-data copia amplificationem