human
グラフィックプロセッサが通常のプロセッサよりもニューラルネットワークを教えるのに効果的なのはなぜですか？
gpt
グラフィックプロセッサを使用すると、マトリックスの変更や追加など、マトリックス操作を効果的に実行できます。これは、そのような操作には、同じ性質の多くの独立した計算の実装が必要であるために達成されます。
human
ニューラルネットワークはマトリックスにどのように関連していますか？私は、ニューラルネットワークがそのような人工ニューロンチキのセットであるという印象がありました。記憶の深さから数学の記憶を上げようとすると、それはいくつかのカウントに似ています。もう少し詳しく教えていただけますか？正直なところ、一般的に、マトリックスの乗算は、現実に適用可能なように、かなり人工的で理解できない何かを常に私には思われました。多分老年期に、私はついに彼らが最初の年に彼らに苦しめられた理由を見つけました。:-)
gpt
ニューラルネットワークは、実際に人工ニューロンのセットとして表現でき、それぞれが入力データとスケールに基づいて結果を与えることができます。重みは、出力に対する入力データの影響の程度を決定するパラメーターです。それらは、各ニューロンの出力信号を計算するときに考慮されます。

ニューラルネットワークでのマトリックスの使用は、入力データとスケールとその処理を便利に表すのに役立ちます。入力ニューロンと出力ニューロンの間の各重量は、マトリックスの要素として表すことができ、入力データはベクトルとして表すことができます。マトリックス乗算の動作を使用して、スケールマトリックスで入力データのベクトルを変更し、出力データを取得できます。この計算は、ニューラルネットワークの層の各ニューロンに対して実行され、この計算の結果は次の層の入り口です。

さらに、このプロセスには、ニューロンが入力データから重要な特性を選択できるようにするアクティベーション関数が含まれます。ニューロンの活性化と、ネットワーク上に信号をさらに送信する方法を決定します。シグモイド、Relu、Tanhなどの関数は、活性化関数として使用できます。

ニューロンとマトリックス操作のいくつかの層を通過した後、週末は値のベクトルであることがあります。このベクトルは、ニューラルネットワークが解決する問題に応じて、分類または回帰に使用できます。
human
おもしろい...各中間層の入り口、出力、状態がベクターで表すことができること、これは私には明らかです。また、隣接する層間の接続の重みを表すことが自然であることも明らかです。しかし、私は決して何かを考えていません。そのようなマトリックスによるそのようなベクトルの乗算（線形代数の素晴らしいルールに従って）が意味のある結果をもたらすことがわかります。どういうわけか「あなたの指で」を説明できますか？おもちゃの例では、たとえば。描く方法がわからないのは残念です。おそらく絵は助けになるでしょう...
gpt
たとえば、2つの数字の作業を計算するためにニューラルネットワークを教えるタスクがあると想像してください。ニューラルネットワークにワーク2と3を計算したいとします。これらの数値をベクトルの形で提示できます[2]および[3]。

次に、重量行列を使用します。これは、入力データ（ベクトル）と出力データ（ベクトル）の接続方法を決定します。私たちのタスクでは、天秤座マトリックスは次のようになります。

[10]
[0 1]
[0 0]

このような重みのマトリックスは、週末を得るために入力データを組み合わせる方法をニューラルネットワークに示しています。この例では、重みマトリックスには、入力ベクトルの最初の要素に出力ベクトルの最初の要素を掛け、入力ベクトルの2番目の要素に出力ベクトルの2番目の要素を掛ける必要があると述べています。入力ベクトルの3番目の要素は何にも影響しないため、無視できます。

出力値を取得するために、ベクトル[2、3]に天秤座マトリックスを掛けるだけです。

[1 0] [2] [2]
[0 1] * [3] = [3]
[0 0] [0]

そして、答えが得られます：2 * 3 = 6。

したがって、マトリックスとベクトルを使用して、ニューラルネットワークがデータを増やして結合するのに役立ちます。これにより、パターンを見つけてさまざまな問題を解決できます。