tag neural networks

Hypernetwork Nedir? Ağırlık Üreten Sinir Ağı (Hiper Ağ)

Bu sayfada neural networks (Hypernetwork Nedir? Ağırlık Üreten Sinir Ağı (Hiper Ağ)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Hypernetwork, başka bir sinir ağının (ana ağın) ağırlıklarını dinamik olarak üreten küçük bir yardımcı sinir ağıdır. 2016 yılında David Ha, Andrew Dai ve Quoc Le tarafından önerilen bu mimari, geleneksel derin öğrenmede sabit tutulan model parametrelerini bağlama duyarlı biçimde üretmeyi mümkün kılar. Klasik derin öğrenmede model ağırlıkları geri yayılım ile sabit olarak öğrenilir. Hypernetwork yaklaşımında ise küçük bir "hiper ağ", görev kimliği, stil vektörü veya başka bir koşullamaya göre ana ağın ağırlıklarını doğrudan üretir. Böylece aynı hiper ağ, farklı koşullamalar altında milyonlarca parametreyi öğrenmek yerine üretmek suretiyle parametre verimliliğini artırır. Bu yapı; meta-öğrenme, sürekli öğrenme, federe öğrenme ve nöral mimari arama gibi alanlarda güçlü sonuçlar vermektedir. Özellikle birden fazla görev için ortak parametre uzayını optimize etmek, hızlı adaptasyon ve bilgi paylaşımı sağlamak amacıyla kullanılır.

🧬

Hypernetwork Nedir? Ağırlık Üreten Sinir Ağı (Hiper Ağ)

Hypernetwork, başka bir sinir ağının (ana ağın) ağırlıklarını dinamik olarak üreten küçük bir yardımcı sinir ağıdır. 2016 yılında David Ha, Andrew Dai ve Quoc Le tarafından önerilen bu mimari, geleneksel derin öğrenmede sabit tutulan model parametrelerini bağlama duyarlı biçimde üretmeyi mümkün kılar. Klasik derin öğrenmede model ağırlıkları geri yayılım ile sabit olarak öğrenilir. Hypernetwork yaklaşımında ise küçük bir "hiper ağ", görev kimliği, stil vektörü veya başka bir koşullamaya göre ana ağın ağırlıklarını doğrudan üretir. Böylece aynı hiper ağ, farklı koşullamalar altında milyonlarca parametreyi öğrenmek yerine üretmek suretiyle parametre verimliliğini artırır. Bu yapı; meta-öğrenme, sürekli öğrenme, federe öğrenme ve nöral mimari arama gibi alanlarda güçlü sonuçlar vermektedir. Özellikle birden fazla görev için ortak parametre uzayını optimize etmek, hızlı adaptasyon ve bilgi paylaşımı sağlamak amacıyla kullanılır.

arrow_forward