Neden nöral yığın kullanılır?

Question

https://iamtrask.github.io/2016/02/25/deepminds-neural-stack-machine/ numaralı telefondan nöral yığının eğitimini takip ettim. Konusu, Google DeepMind tarafından yayınlanan "Sınırsız Bellek ile Dönüştürmeyi Öğrenmek" dir.

Bu önerilen modeli kabaca anladım (yukarıdaki web sitesi kolayca açıkladı!), Ancak başka herhangi bir referans dergisini okumadım.

Öğreticinin son örneği, giriş sırasını geriye doğru yapmaktır. Ancak, neden giriş sırasını kelimelerle ayırdığımızı ve bunları basit koşullu döngü kullanarak geriye doğru sıraladığımızı merak ettim. (Ve bu bir sinir ağı olmayacaktır)

Neden sadece giriş sırasını geriye doğru yapmak için gizli katmanlar oluşturuyor ve çok sayıda denklem kullanıyoruz? Sinir ağı kullanmanın bir avantajı var mı?

Yine de referans günlüklerini okuyacağım. Ama şimdilik, basit koşullu döngü ile programlamak yerine, sinir ağını kullanmanın nedenini bilmek istiyorum; avantajları.

Answer 1

Sinir ağları/makine öğrenimi noktası, aslında kendiniz kodlamak zorunda kalmadan istenen çıktıyı etkili bir şekilde üretmek için çok çeşitli problemlere genel bir algoritma uygulamak ve verileri ve bir değerleme işlevini kullanmaktır.

Bir yığının ters çevrilmesi durumunda; Elbette, normal kod kullanarak bunu yapmak daha kolay. Ancak asıl nokta, bir yığını açıkça kodlamak zorunda kalmadan bunu yapabilecek genel bir algoritma kullanmanızdır. Bir anlamda, makine öğrenimi çözümleri, eğitim verilerine dayanarak 'kendilerini yazabilir'. Yığın, bunun nasıl çalıştığını göstermek için önemsiz bir örnektir.