Czy algorytm wstecznej propagacji to uczenie maszynowe?

0

Czy algorytm wstecznej propagacji to uczenie maszynowe? Z tego co wiem to tak, ale wole się upewnić.

0

Uczenie maszynowe to sposób na znalezienie najlepszego estymatora dla zbioru danych; a robi się to najczęściej za pomocą algorytmu wstecznej propagacji, a w zasadzie gradient descent, ale można by użyć innej metody minimalizacji normy, np., algorytmu genetycznego. Napisałem gradient descent, ale nie wiem czy miałeś na myśli ML, ale nie deep learning, czy ogólnie AI statystyczne: AI - GOFAI.

0

A czy do uczenia maszynowego można wykorzystać inny algorytm niż algorytm wstecznej propagacji oraz algorytm genetyczny? Przypuszczam, że nie ma za dużo algorytmów wykorzystywanych w uczeniu maszynowym?

0

Jest sporo, tu Masz książeczkę online o "convex optimization": http://stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf, można też użyć algebry liniowej bezpośrednio (inverse, pseudo inverse, SVD), ale GD zdominował ML, gdyż jest, póki co najszybszy. a w zasadzie jego odmiana Stochastic Gradient Descent.

0

ML to algorytm wstecznej propagcji? Algorytm wstecznej propagacji ma duża skuteczność z tego co rozumiem?

0

O co dokładnie Pytasz, Deep Learning, czy Machine Learning?

0
lion137 napisał(a):

O co dokładnie Pytasz, Deep Learning, czy Machine Learning?

Algorytm wstecznej propagacji jedynie jest wykorzystywany w machine learning chyba?

0

Nie w ML i DL, tyle, że w DL jest wielowarstwowy.

0
lion137 napisał(a):

Nie w ML i DL, tyle, że w DL jest wielowarstwowy.

A deep learning nie różni się tym od machine learning, że w przypadku deep learning nie wiemy jak do konca dziala algorytm uczenia? Jesli nie to czego nie wiemy w deep learning?

Czli w przypadku ML i algorytmu wstecznej propagacji nie możemy mieć więcej niż jednego neuronu na wyjściu?

0

UFF, nie, nie tędy droga, polecam lekturę: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ , chociaż pierwszy rozdział.

0
lion137 napisał(a):

UFF, nie, nie tędy droga, polecam lekturę: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ , chociaż pierwszy rozdział.

Ogarniam to jak działa sieć neuronowa i to na czym polega algorytm wstecznej propagacji. Teraz tylko sie zastanawiam czy ten algorytm wstecznej propagacji ktory znam dotyczy ML czy DP, ponieważ z tutoriala z którego korzystałem nie bylo o tym wzmianki,

Czy ML to po prostu nie korzysta z nadzorowanego uczenie, a DP z nie nadzorowanego uczenie?

0

W ML minimalizujemy jakąś normę i można to zrobić za pomocą back propagation, gdzie masz tylko wektor wejścia, jeden neuron i wyjście z jakąś funkcją celu; ale używamy też: czystej algebry, Naive Bayes'a, Random Forrest, Support Vector Machines.
A w deep learning, gdzie mamy więcej poziomów sieci, to już rządzi praktycznie tylko Stochastic Gradient Descent.

0
lion137 napisał(a):

W ML minimalizujemy jakąś normę i można to zrobić za pomocą back propagation, gdzie masz tylko wektor wejścia, jeden neuron i wyjście z jakąś funkcją celu; ale używamy też: czystej algebry, Naive Bayes'a, Random Forrest, Support Vector Machines.
A w deep learning, gdzie mamy więcej poziomów sieci, to już rządzi praktycznie tylko Stochastic Gradient Descent.

Przy nauce algorytmu wstecznej propagacji korzystałem z tego poradnika: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/lectures/biocyb/BIOCYB-SieciNeuronowe.pdf (strona 29)

Możesz powiedzieć czy tutaj został przedstawiony algorytm w wersji ML czy DP?

0

Deep learning, są trzy warstwy.

0
lion137 napisał(a):

Deep learning, są trzy warstwy.

Hmm to w sumie nie do konca rozumiem jak tak na czym polega deep learning. Ciągle myslalem, ze czlowiek do konca nie wie jak przebiega jakis proces w deep learning, natomiast tutaj wszystko jest wiadome. Jakbyś łopatologicznie w skrócie wyjaśnił różnice między DP i ML byłbym bardzo wdzięczny.

0

Kto ci nagadał takich głupot, że deep learning rózni sie od machine learning tym, że w dl nie wiadomo o co chodzi?!? Nie , deep learning to rozwiązywanie problemu minimalizacji normy za pomocą sieci głębokiej, czyli z wieloma warstwami, machine learning to wektor wejściowy i neuron (pojedyncze gradient descent), albo jakiś inny algorytm, nie będę się powtarzał.

0
lion137 napisał(a):

Kto ci nagadał takich głupot, że deep learning rózni sie od machine learning tym, że w dl nie wiadomo o co chodzi?!? Nie , deep learning to rozwiązywanie problemu minimalizacji normy za pomocą sieci głębokiej, czyli z wieloma warstwami, machine learning to wektor wejściowy i neuron (pojedyncze gradient descent), albo jakiś inny algorytm, nie będę się powtarzał.

W internecie jest napisane, że człowiek w niektorych przypadkach w DP nie wie do konca na jakiej podstawie siec neuronowa zwraca takie a nie inne wyniki.
Dokładnie chodzi o proces decyzyjny, który zachodzi w DP.

0

Tak, ale nie taka jest formalnie roznica.

0
lion137 napisał(a):

Tak, ale nie taka jest formalnie roznica.

Ale np. w przypadku DP z uzyciem algorytmu wstecznej propagacji wiadomo jak zachodzi proces decyzyjny. Czy czegoś nie rozumiem?

0

Pewnie, że wiadomo, to jest czysta matma, tylko, jak Masz convoluted RESNET200, SGD, to raczej ciężko to człowiekowi prześledzić. Polecam:

0
lion137 napisał(a):

Pewnie, że wiadomo, to jest czysta matma, tylko, jak Masz convoluted RESNET200, SGD, to raczej ciężko to człowiekowi prześledzić. Polecam:

Czyli po prostu w niektórych przypadkach w DP człowiek nie wie jak zachodzi proces decyzyjny (bardziej zaawansowane sieci neuronowe) i wtedy to jest określane mianem czarnej skrzyniki, czyli człowiek nie jest w stanie określić tego jak program uzyskał poszczególne wyniki na wyjściu?

0

I tak i nie, na ten temat toczy się dyskusja, na twitterze, blogach, książkach. Powoli kończy się moja wiedza, Pytasz mnie o rzeczy nad którymi eksperci się zastanawiają. Zapytaj o jakąś normę, hiperparametry, bibliotekę. Nie jestem czarną skrzynką:) z odpowiedziami.

0
lion137 napisał(a):

I tak i nie, na ten temat toczy się dyskusja, na twitterze, blogach, książkach. Powoli kończy się moja wiedza, Pytasz mnie o rzeczy nad którymi eksperci się zastanawiają. Zapytaj o jakąś normę, hiperparametry, bibliotekę. Nie jestem czarną skrzynką:) z odpowiedziami.

Czyli po prostu trzeba przyjąc, że w przypadku DP w niektórych przypadkach nie wiadomo jak zachodzi proces decyzyjny

0

Przeczytałem całą treść tej konwersacji i mam wrażenie, że od samego początku tom8543 zadaje to samo pytanie :D tak jakby był jakimś botem :D

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1