PCA و شبکه های عصبی: رمزگذارهای خودکار خطی پل زدن، پسوندهای غیرخطی و مکانیسم های توجه

آیا می‌دانستید که رمزگذار خودکار خطی با توابع فعال‌سازی هویت، اساساً PCA پنهان است؟ لایه مخفی رمزگذار خودکار همان زیرفضای PCA را کشف می کند، اما از دردسر محاسبات نادیده می گیرد. ماتریس کوواریانس. این ارتباط شگفت‌انگیز بین PCA و شبکه‌های عصبی، چگونگی آن را برجسته می‌کند کاهش ابعاد و یادگیری بازنمایی دو روی یک سکه هستند.

این ایده مرا به فکر واداشت: اگر مفاهیم PCA بتواند مکانیسم‌های توجه را در شبکه‌های عصبی بهتر کند چه؟ مدل‌های توجه، ستون فقرات ترانسفورماتورها هستند و پیشرفت‌هایی را در داخل ایجاد می‌کنند NLP، پیش بینی سری های زمانی و یادگیری نمودار. اما آیا روش‌های الهام‌گرفته از PCA می‌توانند امتیازات توجه را ساده‌سازی کنند، داده‌های پراکنده را مدیریت کنند یا مدل‌سازی مبتنی بر نمودار و زمانی را بهبود بخشند؟

در این پست، من شما را به سفری برای اتصال PCA با شبکه های عصبی، از رمزگذارهای خودکار خطی و غیرخطی گرفته تا مکانیسم های توجه می برم. من همچنین نشان خواهم داد که چگونه توجه به هسته PCA مربوط می شود و چگونه می توانیم از PCA برای ایجاد ایده های تازه برای مقابله با مشکلات استفاده کنیم. یادگیری ماشینی چالش ها بیایید به این تقاطع هیجان انگیز کلاسیک و هوش مصنوعی شیرجه بزنیم!

PCA رمزگذار خودکار خطی با فعال سازی هویت است

… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی