Глубокое обучение: объяснение – Глава 4: Численные вычисления | Почему ИИ терпит неудачу без них скачать в хорошем качестве

Глубокое обучение: объяснение – Глава 4: Численные вычисления | Почему ИИ терпит неудачу без них

В этом эпизоде ​​мы углубляемся в 4 главу книги «Глубокое обучение» Иэна Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарона Курвиля, сосредоточившись на одном из самых недооцененных фундаментальных аспектов современного ИИ: численных вычислениях. Полный список книг: https://www.amazon.com/shop/influence... Хотя глубокое обучение часто обсуждается с помощью изящной математики и мощных моделей, реальные системы работают в условиях строгих вычислительных ограничений. Конечная точность, ошибки округления, численная нестабильность, взрывные и исчезающие градиенты — это не крайние случаи, а повседневные реалии обучения нейронных сетей в больших масштабах. В этой главе мы рассмотрим: Почему математически эквивалентные формулы могут вести себя совершенно по-разному на компьютерах Как численная нестабильность незаметно разрушает модели глубокого обучения Роль точности чисел с плавающей запятой, переполнения и недополнения Условные условия, стабильность оптимизации и поведение градиента Почему численные вычисления являются невидимой инфраструктурой современного ИИ Это изложение сочетает в себе точное изложение книги, концептуальные объяснения и личные наблюдения, предназначенные для долгосрочного понимания, а не только для краткосрочной производительности. Если вы хотите по-настоящему понять, как работает глубокое обучение за пределами уравнений, эта глава необходима. #ГлубокоеОбучение #ЧисленныеВычисления #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #ОсновыИскусственногоОбучения #НейронныеСети #Оптимизация #ГрадиентныйСпуск #ИнженерноеОбучениеИскусственногоОбучения #НаукаОДанные #КнигаОГлубокомОбучении #ИэнГудфеллоу #ЙошуаБенджио #АаронКурвиль