Neyron tarmoq asoslari va uni chuqur o'rganish

Предостережение по поводу алгоритмов обучения в многослойных сетях

Не гарантируется, что алгоритм обучения в многослойных сетях сходится к глобальному оптимуму, равно как не гарантируется его эффективность во всех случаях. Это прямое след-ствие того, что обучение функции общего вида в худшем случае является нерешаемой за-дачей. Но на практике алгоритм обучения работает вполне прилично, особенно после пра-вильной настройки гиперпараметров.

Ko'p qavatli tarmoqlarda algoritmlarni o'rganish haqida ogohlantirish
Ko'p bosqichli tarmoqlarda o'rganish algoritmining global maqbul darajaga o'tishiga kafolat berilmaydi va barcha holatlarda uning samaradorligi kafolatlanmaydi. Bu yomon shaklda umumiy shakldagi funktsiyani o'rganish hal qilib bo'lmaydigan muammo ekanligining bevosita natijasidir. Ammo amalda o'rganish algoritmi juda yaxshi ishlaydi, ayniqsa giperparametrlarni to'g'ri sozlashdan keyin.


Более пристальный взгляд на обратное распространение

Как правило, в этой книге мы не злоупотребляем математикой. Но в вопросе об-ратного распространения, которое является основой едва ли не всего, о чем пой-дет речь, мы чувствуем необходимость привести иллюстрацию хотя бы на уровне обозначений.

Orqa tarqalishni yaqindan ko'rib chiqish
Qoidaga ko'ra, ushbu kitobda biz matematikani suiiste'mol qilmaymiz. Ammo muhokama qilinadigan deyarli hamma narsaning asosi bo'lgan orqaga qarab taqsimot masalasida biz hech bo'lmaganda notatsiya darajasida rasm berish zarurligini sezamiz.


Замечание по поводу обозначений

Приведенные ниже обозначения похожи на те, с которыми вы можете столкнуться, читая текст доклада на конференции или известный учебник по машинному обучению. Надеемся, что сумеем объяснить их так, чтобы все было понятно. В идеале это станет отправной точкой для самостоятельного изучения огромной существующей литературы по нейронным сетям и глубокому обучению.