रूपांतरण

प्रथम सिद्धांतों से एक-चर कलन

एक बार एक फलन का आकार जान लेने पर, आपको संबंधियों के पूरे परिवार को समझने के लिए कुछ भी नया आलेख बनाना नहीं पड़ता। चार सरल संक्रियाएँ आलेख को पूरी तरह अनुमानित तरीके से खिसकाती, खींचती, और पलटती हैं। उन्हें देखना सीखें और आलेख बनाना अंकगणित के बजाय पहचान बन जाता है।

यह बिल्कुल वही है जो एक फोटो संपादक करता है। आप कभी भी पिक्सेल दर पिक्सेल चित्र को फिर से नहीं बनाते हैं; आप इसे अगल-बगल सरकाते हैं, इसे लंबा खींचते हैं, या इसे क्षैतिज रूप से पलटते हैं, और वही आकार कहीं और आ जाता है। किसी फलन को रूपांतरित करना फोटो के बजाय ग्राफ पर लागू किए गए वन-टैप संपादन की उसी मुट्ठी भर के समान है।

आधार आकार f(x) से शुरू करें: आउटपुट को a से गुणा करने पर ऊर्ध्वाधर खिंचाव; इनपुट को b से गुणा करने पर क्षैतिज खिंचाव; अंदर c घटाने पर दाएँ खिसकाव; बाहर d जोड़ने पर ऊपर उठाव। साथ में:

ML में इसका स्थानयह कोई रूपक नहीं है — बैच नॉर्मलाइज़ेशन वास्तव में यही रूपांतरण है। एक बैच-नॉर्म परत सामान्यीकृत सक्रियण x̂ लेती है और γ·x̂ + β आउटपुट करती है, जहाँ γ एक सीखा हुआ स्केल (ऊपर का a) है और β एक सीखा हुआ शिफ्ट (d) है। नेटवर्क सीखता है कि प्रत्येक सक्रियण को कहाँ रखें और कैसे खींचें। एक सक्रियण फलन का आकार भी एक रूपांतरण है: एक "अधिक ढालू" tanh बस b > 1 है, और softmax में तापमान लॉगिट पर एक अंदर का…
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