Samenvatting
Summary Neural Network Analysis
- Instelling
- Universiteit Utrecht (UU)
Applied Data Science Utrecht University (UU): neural networks from the perspective of cognitive sciences.
[Meer zien]Voorbeeld 2 van de 15 pagina's
Voorbeeld 2 van de 15 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
Voorbeeld van de inhoud
Neural NetworksLearning from experience (Machine Learning): i) No formal rules of transformations ii)
No ‘knowledge base’ iii) No logical inference
- Hierarchical relationships: build complicated concepts out of simpler concepts
- Representation: what information computer is given about situation (per layer)
o Complex outcomes emerge from interactions between many simple steps
Representations move from visible layer → hidden (abstract) layers → object classification
- Feature: each piece of input information (what 𝑓(𝑥) transformation NN catches up)
Machine learning: computer program is said to learn from experience 𝐸 with respect to
some class of tasks 𝑇 and performance measure 𝑃 if its performance at tasks in 𝑇, as measured
by 𝑃, improves with experience 𝐸
- Task: ’classify which emails are wanted (not spam) vs unwanted (spam)’
- Experience: watching humans labels emails (training set)
- Performance: the proportion of new emails (test set) classified correctly
Deep Network (brain/machine): learning network transforming/extracting features:
- Multiple nonlinear processing units
- Arranged in multiple layers with
o Hierarchical organisation + Different levels of representation and abstraction
Necessary for object recognition, difficult because: viewpoints, sizes, positions, lighting
- Generalisation: not recognising specific features, instead generalise objects
- Hidden layer: respond to whatever transformation of features is optimal for deriving
the object identity (unconceptualisable, but weights in matrices etc.)
- Non-linear functions: 𝑓(𝑥) ≠ 𝐴 ∙ 𝑥 + 𝐵, more flexible, yet sensitive to overfitting
o Filter, threshold, pool, normalise → because weak relation from image to label
1
, Filter (convolution, linear): matrix multiplication, this filter is multiplied by a group of input
pixels with a particular position
o Filters could be manual (often first layer) or computer learned (abstract layers)
- If source pixels follow filter pattern (light on the right, dark on the left) → high value
- If input area is all same brightness → zero value
- If source pixels are opposite to filter → negative
Feature maps: large set of filters apply parallel to produce multiple maps
- Each pixel in feature maps abstraction of the pattern across a group of pixels
o Pixel in feature map represents activity of a processing unit or artificial ‘neuron’
Threshold (rectification, non-linear): only activate the output feature map if its value reaches
a certain level (if filters have mean 0, threshold output is typically 0), sigmoid is alternative
- Rectified linear unit (ReLU)
Pool (non-linear): optional after filtering because neighbouring units are representing very
similar information → down samples units to improve computational efficiency (data loss)
- Max operation (e.g., 2x2 neighbouring units of feature map) → like stride in convolve
2
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper Samme. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €7,49. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 76669 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen