مشاهده مشخصات مقاله
یادگیری بانظارت مبتنی بر زمان ضربه برای شبکه‌های عصبی ضربه‌ای عمیق
|
نویسنده (ها) |
-
مریم السادات میرصادقی
-
مجید شالچیان
-
سعیدرضا خردپیشه
|
|
مربوط به کنفرانس |
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
الگوریتم پس انتشار خطا رایج‌ترین الگوریتم برای آموزش بانظارت و مستقیم شبکه‌های عصبی ضربه‌ای می‌باشد. هرچند به علت ماهیت گسسته این شبکه‌ها، اعمال این الگوریتم با محدودیت‌ها و چالش‌هایی همراه است. در این مقاله یک الگوریتم یادگیری جدید مبتنی بر کدگذاری زمانی تک ضربه‌ای ارائه شده است که در آن گرادیان‌های بازگشتی را حذف کرده و از یک تقریب خطی برای محاسبه مشتق تابع فعالیت نورون‌های ضربه‌ای استفاده می‌کنیم. به منظور حذف گرادیان‌های بازگشتی، تابع خطای هر لایه به صورت جداگانه محاسبه شده و سپس با اعمال الگوریتم کاهش گرادیان، پارامترهای آن لایه به روز رسانی می‌شوند. همچنین به منظور کاهش حجم محاسبات، مدل نورونی خطی تکه‌ای را پیشنهاد داده‌ایم و از یک روش کدگذاری زمانی استفاده کرده‌ایم به گونه‌ای که هر نورون حداکثر یک بار اجازه آتش دارد. الگوریتم پیشنهادی برای آموزش یک شبکه عصبی ضربه‌ای کانولوشنی استفاده شده است و با بررسی بر روی پایگاه داده MNIST نشان داده شده که این الگوریتم قابلیت پیاده‌سازی در ساختارهای عمیق شبکه‌های عصبی ضربه‌ای را دارد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}