- Tytuł:
-
Uczenie wielowarstwowych szerokich sieci neuronowych z funkcjami aktywacji typu ReLu w zadaniach klasyfikacji
Teaching multilayer wide neural networks with ReLU activation function in the classification tasks - Autorzy:
-
Płaczek, S.
Płaczek, A. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/377248.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
- Tematy:
-
sieci neuronowe
algorytmy uczenia
uczenie głębokie
sieci szerokie - Opis:
-
W artykule przedstawiono obecnie nowy kierunek rozwoju Sztucznych Sieci Neuronowych
w zadaniach aproksymacji i klasyfikacji. W praktyce stosowano sieci o jednej,
maksimum dwóch warstwach ukrytych oraz funkcjach aktywacji typu sigmoid lub tanh.
Funkcje te charakteryzują się małą zmiennością wartości dla większych wartości
zmiennej wejściowej (występują obszary nasycenia) . Konsekwencją tego jest bardzo
mała wartość pochodnej funkcji celu, która jest obliczana w algorytmie uczenia typu
wstecznej propagacji błędu. W warstwach oddalonych od wyjścia sieci, algorytm operuje
wartościami małymi, bliskimi zero, co powoduje, że algorytm jest bardzo wolno
zbieżny. W sieciach o wielu warstwach ukrytych (10-15, a nawet więcej), stosuje się
odcinkowe funkcje aktywacji pomimo ich formalno – matematycznych niedoskonałości.
Stosując metody numeryczne w obliczeniu pochodnej, można ten problem rozwiązać,
a tym samych poprawnie obliczyć pochodną funkcji aktywacji. Powyższe pozwala na
obliczenie gradientu funkcji celu dla warstw głębokich uzyskując jednocześnie zadawalającą
szybkość zbieżności.
In the article, a new way of artificial neural network development in the classification task is introduced. In the past, neural networks with two or maximum three hidden layers were used. The sigmoid or tanh activation functions were implemented as well. These functions have very interesting properties that are very useful in the learning algorithms. Unfortunately, they have a saturation area for the small and big argument’s value. As a consequence, if the derivatives are calculated in every hidden layer, they values are very small, near zero. It has a very negative impact on the property of the learning algorithm. In this area, an algorithm is working very slowly. Two factors now have big impact on the neural network development: big databases and power microprocessors. Therefore, a deep neural network with many hidden layers could be used in practice tasks. To improve the gradient calculation a new activation function, ReLU, is used. In the article, the properties of these neural networks are studied. It is the first step to building more powerful networks that are known as Convolutional Neural Networks. - Źródło:
-
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2018, 96; 47-58
1897-0737 - Pojawia się w:
- Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł