AI Neural networks
Geplaatst: vr 16 okt 2020, 21:37
Recent ben ik mij oppervlakkig gaan verdiepen in AI-neural networks. Voordat ik mij verdiepte dacht ik te dom te zijn het te begrijpen en was skeptisch en bevooroordeeld.
Totdat ik deze mooie serie (enkele hoofdstukken) zag van 3B1B (ook vcubingx heeft ook goede lessen):
Het "Hello World" equivalent in neural networks is nummer herkenning. De input zijn handgeschreven nummers: 0-9 van bijvoorbeeld: 16x16 bits. Er zijn evenzo 10 output's [0-9] waar ieder output een slagings percentage heeft van: 0-100%.
Men "teached" het netwerk door honderden foto's met geschreven nummers erdoor te sturen. Alle neuronen worden geteached met een terugwaards algoritme. Zo gecalibreerd ieder neuron op een (lokaal) minima in de vergelijking.
Vraag:
Zou het teachen makkelijker verlopen als men een extra output N[0-100%] heeft? Deze extra output is dan een niet nummer output. Deze output herkend plaatjes wat duidelijk geen nummers zijn (bijvoorbeeld een schaakbord patroon of vier kwadranten etc.)
Dus buiten dat men het netwerk leert nummers te herkennen leer je het netwerk ook enkele duidelijk niet nummer sitiuaties. Met de mogelijkheid een beter minima te vinden per neuron?
Zou deze opzet het teachen versnellen en kwaliteit verhogen? Heeft iemand ervaring hiermee?
Totdat ik deze mooie serie (enkele hoofdstukken) zag van 3B1B (ook vcubingx heeft ook goede lessen):
Het "Hello World" equivalent in neural networks is nummer herkenning. De input zijn handgeschreven nummers: 0-9 van bijvoorbeeld: 16x16 bits. Er zijn evenzo 10 output's [0-9] waar ieder output een slagings percentage heeft van: 0-100%.
Men "teached" het netwerk door honderden foto's met geschreven nummers erdoor te sturen. Alle neuronen worden geteached met een terugwaards algoritme. Zo gecalibreerd ieder neuron op een (lokaal) minima in de vergelijking.
Vraag:
Zou het teachen makkelijker verlopen als men een extra output N[0-100%] heeft? Deze extra output is dan een niet nummer output. Deze output herkend plaatjes wat duidelijk geen nummers zijn (bijvoorbeeld een schaakbord patroon of vier kwadranten etc.)
Dus buiten dat men het netwerk leert nummers te herkennen leer je het netwerk ook enkele duidelijk niet nummer sitiuaties. Met de mogelijkheid een beter minima te vinden per neuron?
Zou deze opzet het teachen versnellen en kwaliteit verhogen? Heeft iemand ervaring hiermee?