Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер

задачу, но его способность решать задачи основывается на информации, которую он имеет о предыдущих задачах. Это можно представить следующим образом:

      Первая задача: Ум начинает решать математическую задачу: 2 + 2. Он записывает результат, равный 4, на листе бумаги.

      Обратная связь: Теперь, когда ум попытается решить следующую задачу, он видит результат предыдущей задачи на своей записи. Это дает ему контекст и информацию для решения следующей задачи.

      Вторая задача: 3 + 3. Ум видит, что в предыдущей задаче было 2 + 2 = 4. Это важная информация, которая позволяет ему сделать вывод о том, как правильно решить новую задачу. Он записывает результат 6 на бумаге.

      Продолжение обратных связей: Процесс продолжается. Каждая задача дополняет записи ума, и он использует информацию из предыдущих задач для решения новых задач.

      Таким образом, информация из предыдущих задач (или моментов времени) влияет на текущие вычисления и помогает уму (или нейронной сети) учитывать контекст и зависимости между задачами (или данными) в последовательности. Это аналогия к тому, как обратные связи в RNN позволяют модели учитывать контекст и зависимости в последовательных данных, обновляя скрытое состояние на каждом временном шаге.

      3. Параметры, обучаемые сетью:

      Параметры, обучаемые сетью, играют критическую роль в работе рекуррентных нейронных сетей (RNN). Эти параметры являются настраиваемыми переменными, которые сеть использует для адаптации к конкретной задаче путем оптимизации их с использованием методов, таких как градиентный спуск. Вот подробное объяснение этого концепта:

      1. Параметры сети:

      – Веса (Weights): Веса связей между нейронами внутри RNN. Эти веса определяют, как информация передается от одного нейрона к другому и как она обновляется на каждом временном шаге.

      – Смещения (Biases): Смещения добавляются к взвешенной сумме входов, перед применением активационной функции, и могут управлять смещением активации нейронов.

      2. Инициализация параметров: Параметры RNN обычно инициализируются случайными значениями перед началом обучения. Эти начальные значения могут быть заданы случайным образом или с использованием различных методов инициализации весов.

      3. Обучение сети: Во время обучения RNN параметры модели настраиваются для минимизации функции потерь (loss function) на тренировочных данных. Это происходит с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск (gradient descent).

      4. Градиентный спуск – это оптимизационный метод, который используется для обновления параметров сети на каждом этапе обучения. Он вычисляет градиент (производные) функции потерь по параметрам сети и обновляет параметры в направлении, которое минимизирует функцию потерь.

      5. Итерации обучения: Обучение RNN происходит итеративно на множестве тренировочных данных. На каждой итерации параметры обновляются таким образом, чтобы уменьшить ошибку модели на тренировочных данных.

      6. Результат обучения: После завершения обучения параметры RNN настроены