البيرسيبترون متعدد الطبقات

في هذا الفصل، سوف نقدم لك أول شبكة عميقة حقًا. تُعرف أبسط الشبكات العميقة باسم البيرسيبترون متعدد الطبقات Multilayer Perceptrons، وهي تتكون من طبقات متعددة من الخلايا العصبية، كل منها مرتبطة تمامًا بتلك الموجودة في الطبقة أدناه (التي تتلقى منها المدخلات) وتلك الموجودة أعلاه (والتي بدورها تؤثر عليها). على الرغم من أن التمايز التلقائي يبسط بشكل كبير تنفيذ خوارزميات التعلم العميق، إلا أننا سنتعمق في كيفية حساب هذه التدرجات gradients في الشبكات العميقة. بعد ذلك سنكون مستعدين لمناقشة القضايا المتعلقة بالاستقرار العددي وتهيئة المعلمات التي تعتبر أساسية لتدريب الشبكات العميقة بنجاح. عندما نقوم بتدريب مثل هذه النماذج عالية السعة، فإننا نخاطر بالضبط الزائد overfitting. وبالتالي، سنعيد النظر في التنظيم regularization والتعميم generalization للشبكات العميقة. طوال الوقت، نهدف إلى منحك فهمًا قويًا ليس فقط للمفاهيم ولكن أيضًا لممارسة استخدام الشبكات العميقة. في نهاية هذا الفصل، نطبق ما قدمناه حتى الآن على حالة حقيقية: التنبؤ بأسعار المنزل. نرسل الأمور المتعلقة بالأداء الحسابي وقابلية التوسع وكفاءة نماذجنا إلى الفصول اللاحقة.

رابط الكتاب