Bir sinir ağını bir matris olarak temsil etmek faydalı mıdır?

Sinir ağı yönlendirilmiş ağırlıklı bir grafiktir. Bunlar bir (seyrek) matris ile temsil edilebilir. Bunu yapmak ağın bazı zarif özelliklerini ortaya çıkarabilir.

Bu teknik sinir ağlarını incelemek için faydalı mıdır?

Büyük YSA'lar için pratikte 'seyrek matris formatına' eşdeğer bir şey kullanılır.

Verilen başka bir cevapta söylenenlerin aksine, YSA'nın grafik olarak düşünülmesi iki nedenden dolayı çok fazla satın almaz:

1. Geri çoğaltma algoritması, matris işlemleri açısından yararlı bir şekilde tanımlanabilir. Bu sayfada okunabilir ve kapsamlı bir açıklama verilmektedir.

2. Tüm gerçek değerli matrisler grafik olarak gösterilebilir, ancak tam tersi durum böyle değildir. Dolayısıyla, YSA'nın bir grafik veri yapısının özel bir durumu olarak kabul edilebileceği doğru olsa da, bu uzmanlaşmayı matris formunda açık hale getirmek daha verimlidir.

Bu, uğraştığınız sinir ağlarının türüne bağlıdır.

Orta büyüklükteki sinir ağları için, matris yaklaşımı, hızlı hesaplamalar ve hatta hataların geri tahminini yapmanın çok iyi bir yoludur. Hatta bazı sinir ağlarının seyrek mimarisini anlamak için seyrek matrislerden faydalanılabilir.

Ancak, çok büyük sinir ağları için, matris hesaplamaları kullanmak hesaplama açısından çok yoğundur. Bu nedenle, amaca ve mimariye bağlı olarak, grafik tabanlı mağazalar, vb. Gibi ilgili yöntemler kullanılır.

Matris gösterimi, sinir ağlarının silikonda uygulanması için faydalıdır.

Ancak sinir ağlarını ampirik olarak incelemek için bazen sinaps ağırlık değerlerini görüntü veya video olarak görselleştirmek iyi olur: Jason Yosinski'nin bir evrişim sinir ağı araştırması. Ağın sadece omuzları algılayan bir "filtresi" var gibi görünüyor. Biraz sadece omuz düzenini tanıdığında açılan bir kilit gibi.