S:
Makine öğrenimi uzmanları neden Xavier'in başlatılmasından bahsediyor?
A:Xavier'in başlatılması sinir ağlarının mühendisliği ve eğitiminde önemli bir fikirdir. Profesyoneller, varyansı yönetmek ve sinyallerin sinir ağı katmanları aracılığıyla ortaya çıkma yollarını yönetmek için Xavier'in başlatılmasından bahsediyorlar.
Xavier başlatma, esasen bir nöron modelindeki bireysel girdiler için başlangıç ağırlıklarını sıralamanın bir yoludur. Nöronun net girişi, ağırlıkla çarpılarak transfer fonksiyonuna ve ilişkili bir aktivasyon fonksiyonuna yol açan her bir girişten oluşur. Buradaki fikir, mühendislerin, ağın her düzeyde uygun varyansla düzgün bir şekilde yakınlaştığından emin olmak için bu ilk ağ ağırlıklarını proaktif bir şekilde yönetmek istemeleri.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
Uzmanlar, mühendislerin bir dereceye kadar, eğitimdeki girdilerin ağırlıklarını ayarlamak için stokastik gradyan inişini kullanabileceğini, ancak yanlış ağırlıklandırma ile başlarlarsa, nöronlar doymuş hale gelebildikleri için doğru bir şekilde birleşmeyebileceklerini belirtiyorlar. Bazı profesyonellerin bunu söylemesinin bir başka yolu, sinyallerin uygun olmayan ağırlıklarla çok fazla "büyüyebileceği" veya "küçülebileceğidir" ve bu yüzden insanlar Xavier aktivasyonunu çeşitli aktivasyon fonksiyonlarına göre kullanıyorlar.
Bu fikrin bir kısmı henüz geliştirilmemiş sistemlerle uğraşmanın sınırlamaları ile ilgilidir: Eğitimden önce, mühendisler bir şekilde karanlıkta çalışıyorlar. Verileri bilmiyorlar, bu yüzden ilk girdilerin nasıl ağırlıklandırılacağını nasıl biliyorlar?
Bu nedenle, Xavier'in başlatılması, profesyoneller TensorFlow gibi farklı platformlara nasıl uygulanacağını sorduğundan, programlama bloglarında ve forumlarında popüler bir konuşma konusudur. Bu tür teknikler, tüketici pazarlarındaki ve başka yerlerdeki gelişmeler üzerinde büyük etkileri olan makine öğrenimi ve yapay zeka tasarımlarının rafine edilmesinin bir parçasıdır.
