Tema

I concettimachine-learningNel grafo

Gradiente che svanisce

Negli strati profondi il segnale d'errore si spegne, perché torna indietro moltiplicato per pendenze minori di 1 a ogni strato: gli strati vicini all'ingresso smettono di imparare

Si lega a

affligge la retropropagazione; cresce con la profondità della rete; è il motivo per cui la ReLU ha vinto sulla sigmoide

Da qui ci si arriva

  1. Retropropagazione

    L'algoritmo che ripartisce l'errore all'indietro, strato per strato, in proporzione alla responsabilità di ciascun peso; l'idea fu scoperta da più gruppi negli anni Settanta e Ottanta, e Rumelhart, Hinton e Williams (1986) la resero lo strumento di tutti

  2. ReLU

    La funzione di attivazione oggi standard negli strati nascosti (Rectified Linear Unit, unità lineare rettificata): zero sotto lo zero, la somma così com'è sopra; pendenza 1 ovunque sia accesa, costo di calcolo minimo

  3. Profondità della rete

    Il numero di strati. Più strati permettono gerarchie di tratti - semplici nei primi, composti nei successivi - che uno strato solo, per quanto largo, paga carissimo

Dove se ne parla

  1. Le reti multistrato: oltre il muro del percettrone