प्रश्न:
मशीन सीखने वाले विशेषज्ञ ज़ेवियर इनिशियलाइज़ेशन की बात क्यों कर रहे हैं?
ए:तंत्रिका नेटवर्क के इंजीनियरिंग और प्रशिक्षण में ज़ेवियर इनिशियलाइज़ेशन एक महत्वपूर्ण विचार है। पेशेवरों ने विचलन और उन तरीकों को प्रबंधित करने के लिए जेवियर शुरुआतीकरण का उपयोग करने के बारे में बात की जो तंत्रिका नेटवर्क परतों के माध्यम से संकेत मिलते हैं।
ज़ेवियर इनिशियलाइज़ेशन अनिवार्य रूप से एक न्यूरॉन मॉडल में व्यक्तिगत इनपुट के लिए प्रारंभिक भार को सॉर्ट करने का एक तरीका है। न्यूरॉन के लिए शुद्ध इनपुट में प्रत्येक व्यक्तिगत इनपुट शामिल होता है, जो इसके वजन से गुणा किया जाता है, जो स्थानांतरण फ़ंक्शन और एक संबद्ध सक्रियण फ़ंक्शन की ओर जाता है। विचार यह है कि इंजीनियर इन प्रारंभिक नेटवर्क भार को नियमित रूप से प्रबंधित करना चाहते हैं, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि नेटवर्क प्रत्येक स्तर पर उचित विचरण के साथ ठीक से परिवर्तित हो।
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विशेषज्ञों का कहना है कि इंजीनियर कुछ हद तक, प्रशिक्षण में आदानों के वजन को समायोजित करने के लिए स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट वंश का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन अगर वे अनुचित भार के साथ शुरू करते हैं, तो वे सही ढंग से रूपांतरित नहीं हो सकते हैं क्योंकि न्यूरॉन्स संतृप्त हो सकते हैं। एक और तरीका है कि कुछ पेशेवर इसे लगाते हैं कि सिग्नल अनुचित भार के साथ बहुत अधिक "सिकुड़" या "सिकुड़" सकते हैं, और इसीलिए लोग विभिन्न सक्रियण कार्यों के अनुसार ज़ेवियर आरंभीकरण का उपयोग कर रहे हैं।
इस विचार का एक हिस्सा उन प्रणालियों से निपटने की सीमाओं से संबंधित है जो अभी तक विकसित नहीं हुए हैं: प्रशिक्षण से पहले, इंजीनियर कुछ तरीकों से अंधेरे में काम कर रहे हैं। वे डेटा को नहीं जानते हैं, इसलिए वे कैसे जानते हैं कि शुरुआती इनपुट का वजन कैसे करें?
उस कारण से, ज़ेवियर इनिशियलाइज़ेशन प्रोग्रामिंग ब्लॉग और फ़ोरम में बातचीत का एक लोकप्रिय विषय है, क्योंकि पेशेवर पूछते हैं कि इसे विभिन्न प्लेटफार्मों पर कैसे लागू किया जाए, उदाहरण के लिए, टेन्सरफ्लो। इस प्रकार की तकनीकें मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डिजाइनों के शोधन का हिस्सा हैं जो उपभोक्ता बाजारों और अन्य जगहों पर प्रगति पर बड़ा प्रभाव डाल रही हैं।
