Q:
కృత్రిమ పునరావృత నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు ఎందుకు శిక్షణ ఇవ్వడం చాలా కష్టం?
A:కృత్రిమ పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం వారి సంక్లిష్టతతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది.
పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఎందుకు శిక్షణ ఇవ్వడం కష్టం అని వివరించడానికి సరళమైన మార్గాలలో ఒకటి అవి ఫీడ్‌ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు కాదు.
ఫీడ్‌ఫార్వర్డ్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో, సిగ్నల్స్ ఒక మార్గం మాత్రమే కదులుతాయి. సిగ్నల్ ఇన్పుట్ లేయర్ నుండి వివిధ దాచిన పొరలకు మరియు ముందుకు, సిస్టమ్ యొక్క అవుట్పుట్ లేయర్కు కదులుతుంది.
దీనికి విరుద్ధంగా, పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు ఇతర రకాల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరింత క్లిష్టమైన సిగ్నల్ కదలికలను కలిగి ఉంటాయి. “ఫీడ్‌బ్యాక్” నెట్‌వర్క్‌లుగా వర్గీకరించబడిన, పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ముందుకు మరియు వెనుకకు ప్రయాణించే సంకేతాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు నెట్‌వర్క్‌లో సంఖ్యలు లేదా విలువలు తిరిగి నెట్‌వర్క్‌లోకి ఇవ్వబడే వివిధ “ఉచ్చులు” కలిగి ఉండవచ్చు. నిపుణులు దీన్ని వారి జ్ఞాపకశక్తితో అనుబంధించిన పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల అంశంతో అనుబంధిస్తారు.
అదనంగా, పునరావృత నాడీ నెట్‌వర్క్‌లను ప్రభావితం చేసే మరొక రకమైన సంక్లిష్టత ఉంది. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ రంగంలో దీనికి ఒక అద్భుతమైన ఉదాహరణ.
అధునాతన సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ విషయాలను గుర్తుంచుకోగలగాలి. ఇది సందర్భోచితంగా ఇన్పుట్లను తీసుకోవాలి. ఇతర పదాల వాక్యంలో ఒక పదాన్ని విశ్లేషించడానికి లేదా to హించాలనుకునే ప్రోగ్రామ్ ఉందని అనుకుందాం. ఉదాహరణకు, సిస్టమ్ మూల్యాంకనం చేయడానికి ఐదు పదాల స్థిర పొడవు ఉండవచ్చు. అంటే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఈ పదాలన్నింటికీ ఇన్పుట్లను కలిగి ఉండాలి, ఈ పదాల సందర్భాన్ని “గుర్తుంచుకోవడం” లేదా శిక్షణ ఇచ్చే సామర్థ్యంతో పాటు. ఆ మరియు ఇతర సారూప్య కారణాల వల్ల, పునరావృత నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు సాధారణంగా వ్యవస్థలో ఈ చిన్న దాచిన ఉచ్చులు మరియు అభిప్రాయాలను కలిగి ఉంటాయి.
ఈ సమస్యలు నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడం కష్టమని నిపుణులు విలపిస్తున్నారు. పేలుడు మరియు అదృశ్యమయ్యే ప్రవణత సమస్యను ఉదహరించడం ద్వారా దీనిని వివరించడానికి ఒక సాధారణ మార్గం. ముఖ్యంగా, నెట్‌వర్క్ యొక్క బరువులు పెద్ద సంఖ్యలో పాస్‌లతో విలువలు పేలడానికి లేదా అదృశ్యమవుతాయి.
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మార్గదర్శకుడు జియోఫ్ హింటన్ ఈ దృగ్విషయాన్ని వెబ్‌లో వివరిస్తూ, వెనుకబడిన లీనియర్ పాస్‌లు చిన్న బరువులు విపరీతంగా తగ్గిపోతాయని మరియు పెద్ద బరువులు పేలడానికి కారణమవుతాయని చెప్పారు.
ఈ సమస్య, అతను కొనసాగిస్తున్నాడు, సుదీర్ఘ సన్నివేశాలు మరియు ఎక్కువ సమయ దశలతో మరింత దిగజారిపోతాడు, దీనిలో సంకేతాలు పెరుగుతాయి లేదా క్షీణిస్తాయి. బరువు ప్రారంభించడం సహాయపడవచ్చు, కానీ ఆ సవాళ్లు పునరావృత న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ మోడల్‌లో నిర్మించబడతాయి. వారి ప్రత్యేకమైన రూపకల్పన మరియు నిర్మాణానికి జతచేయబడిన సమస్య ఎల్లప్పుడూ ఉంటుంది. ముఖ్యంగా, కొన్ని సంక్లిష్టమైన నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు వాటిని సులభంగా నిర్వహించే మన సామర్థ్యాన్ని నిజంగా నిరాకరిస్తాయి. మేము ఆచరణాత్మకంగా అనంతమైన సంక్లిష్టతను సృష్టించగలము, కాని మనం తరచుగా ability హాజనితత్వం మరియు స్కేలబిలిటీ సవాళ్లు పెరగడం చూస్తాము.
