গভীর স্নায়বিক প্রশিক্ষণ ভিজ্যুয়ালাইজিং

Question

আমি প্রশিক্ষণের সময় ওজন প্লট করার জন্য মাল্টিলেয়ার নেটওয়ার্কগুলির জন্য হিন্টন ডায়াগ্রামগুলির সমতুল্য সন্ধান করার চেষ্টা করছি।

প্রশিক্ষিত নেটওয়ার্কটি কিছুটা ডিপ এসআরএন এর অনুরূপ, যেমন এটিতে বহু সংখ্যক ওজন ম্যাট্রিক রয়েছে যা বেশ কয়েকটি হিন্টন ডায়াগ্রামের যুগপত প্লটকে দৃশ্যত বিভ্রান্ত করে তুলবে।

একাধিক স্তর সহ পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্কগুলির জন্য ওজন আপডেট প্রক্রিয়াটি কল্পনা করার কোনও ভাল উপায় কি কেউ জানেন?

বিষয়টিতে আমি খুব বেশি কাগজপত্র পাইনি। আমি কিছু যুক্ত করতে না পারলে পরিবর্তে প্রতিটি স্তর ওজনে সময় সম্পর্কিত তথ্য প্রদর্শন করার চিন্তা করছিলাম। যেমন প্রতিটি স্তরের জন্য সময়ের সাথে সাথে ওজন-ডেল্টা (প্রতিটি একক সংযোগের ব্যবহার বাদ দেওয়া)। প্রশিক্ষণের সময় ভিজ্যুয়ালাইজেশনটি অনলাইনে করা হওয়ায় পিসিএ হ'ল আরও একটি সম্ভাবনা I'd

Answer 1

আমার জানা ক্লোনিটজেএসটি বন্ধ জিনিসটি :

কনভনেটজেএস সম্পূর্ণ ব্রাউজারে ডিপ লার্নিং মডেলগুলি (প্রধানত নিউরাল নেটওয়ার্ক) প্রশিক্ষণের জন্য একটি জাভাস্ক্রিপ্ট লাইব্রেরি। একটি ট্যাব খুলুন এবং আপনি প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন। কোনও সফ্টওয়্যার প্রয়োজনীয়তা, কোনও সংকলক, কোনও ইনস্টলেশন, কোনও জিপিইউ, কোনও ঘাম নয়।

এই সাইটের চক্রান্তের ডেমোগুলির ওজন হয় এবং কীভাবে তারা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় (মনে রাখবেন, এর অনেকগুলি পরামিতি, যেমন ব্যবহারিক নেটওয়ার্কগুলিতে প্রচুর নিউরন থাকে)। তদতিরিক্ত, যদি আপনি তাদের ষড়যন্ত্র নিয়ে সন্তুষ্ট না হন তবে নেটওয়ার্কের পরামিতিগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে এবং আপনি যেমন ইচ্ছা তেমন প্লট করতে পারেন (যেহেতু এটি জাভাস্ক্রিপ্ট)।

Comments

ধন্যবাদ! মজার বিষয় হল তারা ওজন কমাতে একাধিক হিন্টন ডায়াগ্রাম ব্যবহার করতে বেছে নিয়েছিল। আমি এখনও মনে করি আপনার কাছে অনেকগুলি স্তর / সংযোগ থাকলেই তা ব্যাখ্যা করা শক্ত but তবে এটি কমপক্ষে কার্য সম্পাদন করা ভাল।

— ডসরুন

Answer 2

আপনার প্রশ্নের সাথে জড়িত বিষয়গুলি সম্পর্কে আমার কর্সারি বোঝার উপর ভিত্তি করে, আমি মনে করি যে গেফী ( https://gephi.github.io ; মূল gephi.org লিঙ্কটি পুনঃনির্দেশ) সেখানে নিউরাল নেটওয়ার্ক ডায়নামিক ভিজ্যুয়ালাইজেশন পরিচালনা করতে সক্ষম হবে । দেখে মনে হচ্ছে, আপনার লক্ষ্য অর্জনের জন্য আপনার নিজের গ্রাফটি সম্পর্কিত ওজন ( https://forum.gephi.org/viewtopic.php?t=1875 ) সহ প্রবাহিত করতে হবে । জন্য স্ট্রিমিং , আপনি সম্ভবত এই প্রয়োজন হবে প্লাগ-ইন : https://marketplace.gephi.org/plugin/graph-streaming ।

আপডেট : আপনি দরকারী সোনিয়া সফ্টওয়্যারও পেতে পারেন: http://web.stanford.edu/group/sonia ।

Comments

খুব আকর্ষণীয় ধারণা! সত্যই, সোশ্যাল নেটওয়ার্কের মতো গভীর নেটকে কল্পনা করা এমন কিছু যা আমি ভেবে দেখিনি। মডেলগুলির মধ্যে প্রধান পার্থক্য হ'ল এই গ্রাফগুলি তাদের নোডগুলিতে কোডের তথ্য দেয় যখন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের সংযোগের মধ্যে এটি করে। তবে এটি সংশোধন করা যেতে পারে, যেমন নিউরাল নেটওয়ার্কের বহির্গামী সংযোগ ওজনগুলিতে সোশ্যাল নেটওয়ার্ক নোড মানগুলি সেট করে।

— চালিতডসরুন

আপনি ধারণাটি পছন্দ করেছেন বলে আমি আনন্দিত। আপভোট / গ্রহণ করতে নির্দ্বিধায় এবং সোনিয়া সফ্টওয়্যার পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না, যার লিঙ্ক সহ আমি সম্প্রতি আমার উত্তর আপডেট করেছি। অবশেষে, আপনি যদি আর ব্যবহার করেন (বা ব্যবহারের পরিকল্পনা করছেন) তবে এখানে আপনার জন্য আরও একটি প্রাসঙ্গিক আকর্ষণীয় তথ্য রয়েছে: sna.stanford.edu/rlabs.php ।

— আলেকসান্ডার ব্লেক