人工ニューラルネットワークのパフォーマンスを最適化するための深い理解

『人工ニューラルネットワークの最適化に向けた深い理解』

ディープラーニング技術のためのハイパーパラメータ調整

イントロダクション

ニューラルネットワークは、決定や予測をするためにさまざまな入力パラメータに依存する構造です。一般的には、ヒトの脳のニューロンの動作を模倣しようとしますが、有機的なニューロンは人工ニューラルネットワークよりも複雑な構造です。

単一のニューロンをパーセプトロンと呼び、複数のニューロンネットワークをマルチレイヤーパーセプトロンまたは人工ニューラルネットワークと呼びます。

ANN（人工ニューラルネットワーク）ネットワークの予測は、以下のステップに基づいて行われます：

• 「AI画像生成の包括的な紹介」
• 「ジンディのCEO兼共同創設者、セリーナ・リー― インタビューシリーズ」
• 「避けられないものを受け入れる：AIファースト企業の時代」

1. フォワードプロパゲーション：データが入力層から出力層に移動する方法。
2. トレーニングとバックワードプロパゲーション：このプロセスでは、入力データ、エポック数、損失の計算、重みやバイアスの更新などを使用します。

ANNの改善方法

1. ニューラルネットワークのハイパーパラメータの調整。
2. 以下に示すようにニューラルネットワークの訓練中に発生する問題の解決：

• 勾配の消失/爆発
• データ不足の問題
• 訓練の遅さ
• 過学習

ニューラルネットワークのハイパーパラメータの調整

1. 隠れ層の数：

• ニューラルネットワークは、データ内の複雑なパターンを検出するために隠れ層を使用します。単一の隠れ層を使用するか、複数の隠れ層を使用するかを決定する必要があります。たとえば、複雑なデータに単一の隠れ層を持つネットワークを作成する場合、この隠れ層にはより多くのニューロンが必要で、この層も複雑になります。
• 一般的に、各隠れ層に少ないニューロン数で複数の隠れ層を使用する方が、データ内の複雑な構造を見つける点でより有用です。ディープラーニングでは、各隠れ層にはパターンを見つけるための意味があります。最初の隠れ層は線形のパターンを見つけ、2つ目の層は曲線のパターンを見つけ、3つ目の隠れ層は…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!