Установите правильную последовательность алгоритма обучения рекуррентной нейронной сети:

1. Инициализация весов нейронной сети случайными значениями
2. Повторяем шаги 4-7 для всех элементов последовательности и для всех эпох обучения до достижения оптимальной точности
3. С использованием backpropagation through time рассчитываются градиенты для весов нейронной сети. Каждое скрытое состояние влияет на предыдущие состояния, поэтому градиенты рассчитываются в обратном порядке
4. Инициализация начальных значений скрытых состояний
5. Проход по всей последовательности с использованием forward pass. Для каждого элемента последовательности рассчитывается значение скрытых состояний и вероятности для всех возможных выходных классов. Значения скрытых состояний передаются от текущего элемента к следующему
6. Получение входных данных в виде последовательности
7. Расчет функции потерь, используя полученные вероятности и ожидаемые значения
8. Используя полученные градиенты, обновляем веса сети с помощью алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск

Другие предметы Университет Рекуррентные нейронные сети (RNN) машинное обучение рекуррентные нейронные сети алгоритмы обучения backpropagation through time оптимизация весов последовательные данные скрытые состояния функции потерь стохастический градиентный спуск обучение нейронных сетей Новый

Алгоритм обучения рекуррентной нейронной сети (РНС) включает в себя несколько ключевых шагов, которые необходимо выполнять в определенной последовательности. Давайте рассмотрим правильный порядок выполнения этих шагов:

1. Получение входных данных в виде последовательности.

   На этом этапе мы загружаем и подготавливаем данные, которые будут использоваться для обучения нашей модели. Входные данные должны быть организованы в виде последовательностей, так как РНС предназначены для работы с временными рядами или последовательными данными.

2. Инициализация весов нейронной сети случайными значениями.

   После подготовки данных необходимо инициализировать веса нейронной сети. Обычно это делается случайным образом, чтобы избежать симметрии и обеспечить разнообразие в начальных значениях.

3. Инициализация начальных значений скрытых состояний.

   Скрытые состояния РНС играют важную роль в сохранении информации о предыдущих входах. На этом шаге мы устанавливаем начальные значения этих скрытых состояний, которые могут быть нулями или случайными значениями.

4. Проход по всей последовательности с использованием forward pass.

   На этом этапе мы проходим через всю последовательность данных. Для каждого элемента последовательности мы вычисляем значения скрытых состояний и вероятности для всех возможных выходных классов. Скрытые состояния передаются от одного элемента к следующему, что позволяет модели учитывать контекст.

5. Расчет функции потерь, используя полученные вероятности и ожидаемые значения.

   После того как мы получили вероятности выхода, мы сравниваем их с ожидаемыми значениями (метками) и рассчитываем функцию потерь. Это позволяет нам понять, насколько хорошо модель справляется с задачей.

6. С использованием backpropagation through time рассчитываются градиенты для весов нейронной сети.

   На этом шаге мы применяем метод обратного распространения ошибки во времени (backpropagation through time), чтобы вычислить градиенты для весов. Это важно, потому что каждое скрытое состояние связано с предыдущими, и градиенты рассчитываются в обратном порядке.

7. Используя полученные градиенты, обновляем веса сети с помощью алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск.

   На последнем этапе мы обновляем веса нейронной сети, используя полученные градиенты и выбранный алгоритм оптимизации. Это позволяет улучшить модель на основе ошибок, сделанных в предыдущем проходе.

8. Повторяем шаги 4-7 для всех элементов последовательности и для всех эпох обучения до достижения оптимальной точности.

   После обновления весов мы повторяем шаги с 4 по 7 для всех элементов последовательности и продолжаем обучение в течение нескольких эпох, пока не достигнем желаемой точности.

Таким образом, правильная последовательность шагов обучения рекуррентной нейронной сети обеспечивает эффективное обучение модели и позволяет ей правильно обрабатывать последовательные данные.