Объяснение алгоритмического понимания: «Призрачный бассейн» и как на самом деле работает глубокое... скачать в хорошем качестве

Объяснение алгоритмического понимания: «Призрачный бассейн» и как на самом деле работает глубокое...

Алгоритмическое «гроккинг»: «Призрачный бассейн» и как на самом деле работает глубокое обучение Алгоритмический «гроккинг» — это загадочное явление, при котором нейронные сети внезапно начинают обобщать данные после длительного периода запоминания. В этом видео мы рассмотрим «Призрачный бассейн», почему он возникает и как он помогает нам понять глубокое обучение и сложные алгоритмы. Алгоритмический «гроккинг» — это удивительное явление в глубоком обучении, при котором модели внезапно начинают обобщать данные после того, как, казалось бы, застряли в процессе обучения. В этом видео подробно разбирается концепция алгоритмического «гроккинга», «Призрачного бассейна» и причины такого поведения нейронных сетей. Мы рассмотрим: • Что такое алгоритмический «гроккинг» на самом деле • Значение «Призрачного бассейна» • Почему нейронные сети запоминают данные перед обобщением • Как «гроккинг» меняет наше представление об обучении моделей глубокого обучения • Что это значит для выравнивания, оптимизации и интерпретируемости ИИ Этот доклад идеально подходит для: Исследователей в области машинного обучения, инженеров ИИ, студентов, изучающих глубокое обучение, и всех, кто интересуется тем, как на самом деле учатся нейронные сети. 📘 Связанная статья: https://richardaragon.substack.com/p/... 📄 Вводный документ: https://docs.google.com/document/d/1V... #AlgorithmicGrokking #GhostBasin #DeepLearning #NeuralNetworks #MachineLearning #AIResearch 00:00 Введение в алгоритмический поиск 02:45 Что такое Призрачный бассейн? 06:30 Почему нейронные сети терпят неудачу, а затем добиваются успеха 11:20 Объяснение ландшафтов потерь 16:10 Запоминание против обобщения 22:40 Последствия для обучения ИИ 27:50 Заключительные мысли Каков ваш опыт в алгоритмическом понимании или отложенном обобщении? Поделитесь своими мыслями ниже 👇