A Nesterov-féle gyorsítás (Nesterov Accelerated Gradient - NAG) egy fejlettebb verziója a hagyományos gradiens-deszcendens módszernek, amely gyorsabb konvergenciát eredményez, különösen olyan problémák esetén, ahol a hagyományos gradiens-deszcendens lassabban konvergálna. Az alapötlet a módszerben az, hogy a hagyományos gradiens-deszcendens algoritmusok a jelenlegi pont körüli gradiens információkat használják, hogy lépéseket tegyenek, míg a Nesterov gyorsítás a következő iterációhoz tartozó lépést előrejelzi, így hatékonyabbá válik.

A Nesterov-féle gyorsítás képletét a következő módon írhatjuk fel:

φ(t+1)=w(t)−γ(t)∇f(w(t)),\varphi(t+1) = w(t) - \gamma(t)\nabla f(w(t)),
w(t+1)=φ(t+1)+(φ(t+1)−φ(t)).w(t+1) = \varphi(t+1) + \left(\varphi(t+1) - \varphi(t)\right).

Bár a képlet első pillantásra bonyolultnak tűnhet, a módszer gyorsabb konvergenciát eredményez, mivel a hagyományos gradiens-deszcendenssel ellentétben, amelynél a konvergencia üteme f(w(T))−f(w∗)=O(1/T)f(w(T)) - f(w^*) = O(1/T), a Nesterov-féle gyorsítás esetében ez a sebesség gyorsabban csökken, f(w(T))−f(w∗)=O(1/T2)f(w(T)) - f(w^*) = O(1/T^2). Ezért, ha nem rendelkezünk olyan erőteljes konvexitással, ami biztosítaná a gradiens-deszcendens gyors konvergenciáját, a Nesterov-féle gyorsítás gyorsabb alternatívát jelenthet.

A Nesterov-féle gyorsítást az alábbi analízis segítségével is megérthetjük, amely az ordinárius differenciálegyenletek (ODE-k) nézőpontjából világít rá a gyorsítás működésére. Vegyük például a következő egyenletet:

dw(s)ds=−∇f(w(s)),\frac{dw(s)}{ds} = -\nabla f(w(s)),

amely az alapvető gradiens-deszcendens módszert modellezi. Ezzel szemben, a Nesterov-féle gyorsításra jellemző második rendű differenciálegyenlet:

d2w(s)ds2+3sdw(s)ds=−∇f(w(s)).\frac{d^2w(s)}{ds^2} + \frac{3}{s} \frac{dw(s)}{ds} = -\nabla f(w(s)).

Ez az egyenlet egy olyan analitikai nádaszként szolgál, amely lehetővé teszi a Nesterov-féle gyorsítás mélyebb megértését. A harmadik tag, amely a 3/s3/s-t tartalmazza, egyfajta csillapítást végez, ahol a csillapítás mértéke az oszcillációk fékezéséért felelős. Ha rr-t a 3 helyett más értékre állítjuk, például 1-re vagy 5-re, az algoritmus viselkedése más lesz: ha r<3r < 3, az oszcillációk kevésbé lesznek fékezve, ami lassabb konvergenciát eredményezhet, esetleg instabilitáshoz vezethet. Ha viszont r>3r > 3, a csillapítás erősebb, ami gyorsabb konvergenciát és stabilabb viselkedést eredményez.

A gyakorlatban a Nesterov-féle gyorsítás nemcsak elméletileg, hanem a mélytanulás alkalmazásában is széles körben használatos, és olyan optimalizálási algoritmusokkal kombinálható, mint a momentum vagy az adaptív gradiens-módszerek.

Az optimalizáció másik, gyakran alkalmazott módszere az AdaGrad, amely a gradiens-deszcendens előtti előfeldolgozást alkalmazza a konvergencia gyorsítása érdekében. Az AdaGrad módszere a következő módon módosítja a gradiens lépését:

w(t+1)=w(t)−η(t)(G(t))−1∇f(w(t)),w(t+1) = w(t) - \eta(t) (G(t))^{ -1} \nabla f(w(t)),

ahol G(t)G(t) az iterációk során folyamatosan frissül. Az AdaGrad hatékonysága, hogy az iterációk során a fontosabb irányokhoz nagyobb lépéseket tesz, míg a kisebb mértékű irányokhoz kisebb lépésekkel halad, így gyorsítva a konvergenciát.

A RMSProp, az AdaGrad továbbfejlesztett változata, exponenciálisan súlyozott mozgóátlagot alkalmaz a gradiens frissítésekor, amely stabilabbá teszi a tanulási folyamatot és jobban alkalmazkodik a változó optimalizálási tájhoz. Az RMSProp egy tipikus lépésfrissítése a következőképpen néz ki:

G(t)=diag(∇f(w(i))∇f(w(i))T),G(t) = \text{diag} \left( \nabla f(w(i)) \nabla f(w(i))^T \right),
R(t)=αR(t−1)+(1−α)G(t),R(t) = \alpha R(t-1) + (1-\alpha) G(t),
w(t+1)=w(t)−η(R(t))−1/2∇f(w(t)).w(t+1) = w(t) - \eta (R(t))^{ -1/2} \nabla f(w(t)).

A legújabb és talán a legnépszerűbb optimalizálási módszer az Adam, amely az AdaGrad és RMSProp kombinációja, de hozzáadja a momentum fogalmát is. A momentum a korábbi lépések információit használja fel, hogy a jelenlegi frissítés irányát finomhangolja, ezáltal gyorsítva a konvergenciát a változó tájakon.

A legfontosabb, amit a gyakorlati alkalmazás során szem előtt kell tartani, hogy nincs minden feladatra egyetlen tökéletes optimalizáló. Minden egyes technikának vannak előnyei és hátrányai, és a legjobb konfiguráció megtalálása kísérletezést igényel, amely a konkrét probléma és adatállomány függvényében változhat. Például, a mélytanulásban a hálózati architektúrák és az adat szétválasztottsága hatással van arra, hogy melyik optimalizáló működik a legjobban.

Mivel a különböző optimalizáló módszerek érzékenyek a beállításokra és az adatokra, fontos, hogy a legjobb beállításokat a validálási készleten keresztül válasszuk ki, hogy biztosítsuk a legoptimálisabb teljesítményt.

Hogyan segíti a figyelemmechanizmus a zenei struktúrák modellezésében és az átalakítók működésében?

A zenei kompozíciók és a gépi tanulás kapcsolata egyre inkább figyelmet kap, különösen, amikor a figyelemmechanizmusok szerepére fókuszálunk. A zenei forma struktúrája nemcsak makro- és mikroszinten formálódik, hanem az egyes szakaszok harmóniája, melódiája és ritmikai elemei összefonódnak, lehetővé téve a zenének a hosszú távú feszültség- és feloldásélményt. Ezen belső feszültségek és feloldások érzékelése nélkül nehezen érthető meg, miért tér vissza a kompozíció a kiinduló tonális alaphelyzethez, mint mondjuk a C-dúrban történő befejezés, miután több más hangnemet is megjárt. Ez az alapelve a figyelemmechanizmus alkalmazásának is a gépi tanulásban, ahol a hálózat képes egyidejűleg figyelemmel kísérni a komponens struktúrákat és azok relevanciáját.

A figyelemmechanizmus lényege, hogy a rendszer az előző, tanult állapotok alapján képes egy kontextuális vektort létrehozni, amely segíti a modellt a legmegfelelőbb információk kiválasztásában. Az átalakítók (Transformers) esetében a figyelem egy kulcsfontosságú eszköz, amely képes figyelembe venni a szekvenciákban található összes token környezetét. Ezt három kulcsfogalom segítségével lehet leírni: kérdés (Query), kulcs (Key) és érték (Value).

A kérdés az aktuális token alapján generálódik, amelyet a modell megpróbál előrejelezni. Ezt követi a kulcsok generálása, amelyek az összes szomszédos tokenhez tartozó kulcsokat tartalmazzák. A kérdést a modell rákérdezi ezekre a kulcsokra, és az eredményként kapott értékek információit előre továbbítja a hálózaton. A dot-produkton alapuló figyelem mátrix meghatározza, hogy az egyes tokenek mennyire fontosak a jövőbeli előrejelzésekhez, és mennyi információt kell átadniuk.

Ez a figyelemmechanizmus kulcsfontosságú, mert egyesíti az összes előző token által hozott információt, így a rendszer képes a megfelelő információt előállítani a következő lépéshez. A modell képes "figyelni" a releváns adatokat, így optimalizálva a tanulási folyamatot.

A Transformer modellek egyik legfontosabb jellemzője a többszörös figyelemfej (Multi-Head Attention) használata. Ezzel a megközelítéssel a rendszer párhuzamosan tanulhatja meg többféle figyelemmódosítót, ami segíti a komplex feladatok megoldását. Az egyes figyelemfejek más-más módon gyűjtik össze az információkat, és ezt követően a modell egyesíti a különböző tanult figyelmi mintákat egyetlen kimeneti értékké.

A figyelem mechanizmus egyértelmű előnye, hogy a RNN-ekhez képest, ahol az operációk száma nő az adat hosszával, a Transformerben a műveletek száma állandó, lehetővé téve a párhuzamos feldolgozást, ami drámai mértékben csökkenti a tanulási időt. Azonban a figyelem mechanizmusa, különösen az önfigyelmi (self-attention) alkalmazásának költsége a kvadratikus idő- és memória-komplexitásban rejlik.

Mindezek mellett a Transformer modellek lehetőséget adnak arra, hogy az encoder és decoder mechanizmusok együtt dolgozzanak. Az encoder a bemeneti adatokat egy alacsony dimenziós latent térbe kódolja, míg a decoder az encoder által létrehozott latent reprezentációk alapján hoz létre egy kimeneti szekvenciát. Az encoder-decoder architektúra alkalmazása lehetővé teszi, hogy a bemeneti szekvencia hosszúsága eltérjen a kimeneti szekvencia hosszúságától, ezzel még nagyobb flexibilitást biztosítva a modell számára.

A transformer architektúra alapú figyelemmechanizmus nemcsak a nyelvi modellekben használatos, hanem egyre inkább a zenei kompozíciókban és más kreatív területeken is alkalmazható. Például a zene komponálása során a figyelem segíthet abban, hogy a modell megtartja a komplex harmóniai és ritmikai struktúrákat, miközben képes az egyes szakaszok közötti dinamikát és átmeneteket kezelni. Ez a folyamatos figyelem fenntartása lehetővé teszi, hogy a gépi tanulás hasonló módon alkosson, mint egy zeneszerző, aki figyelembe veszi az egyes zenei motívumokat és azok összefüggéseit.

A figyelemmechanizmus tehát nemcsak a mesterséges intelligenciában használt szekvenciális modellek terén forradalmasította az algoritmusokat, hanem egy új módszert kínál arra is, hogy a gépek jobban megértsék és leképezzék a komplex mintázatokat és struktúrákat, amelyeket a zene, illetve más művészeti formák képviselnek.

Hogyan fejlesztjük a mesterséges intelligencia játékaihoz alkalmazott tanulási algoritmusokat?

A mélytanulás és a megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning, RL) terén történt fejlődésnek köszönhetően az önálló játékok generálása és a mesterséges intelligencia (MI) fejlesztése teljesen új megközelítéseket és algoritmusokat eredményezett. Az egyik legkiemelkedőbb példa erre az AlphaGo Zero, amely teljesen új alapokra helyezte a mesterséges intelligencia önálló tanulását és játéktudásának fejlődését. Az AlphaGo Zero nemcsak az emberi játékosok legyőzésében ért el figyelemre méltó eredményeket, hanem az alapvető algoritmusok, mint például a Monte Carlo Tree Search (MCTS) és a mély neurális hálózatok ötvözésével új távlatokat nyitott a mesterséges intelligencia kutatásában.

A rendszer, amelyet az AlphaGo Zero alkalmaz, úgynevezett önálló játék (self-play) rendszert használ, amely egy sor állapotot generál a játék során, amíg a győztes meg nem határozódik. Az állapotokat és a kapcsolódó döntéseket egy olyan valószínűségi eloszlás vezérli, amelyet a neurális hálózat tanít meg és finomít a játék során. Minden egyes játék után a rendszer kiértékeli, hogy mely döntések vezetnek győzelemhez, és ennek megfelelően módosítja a játékstratégiáját.

A tanulási folyamat középpontjában az a veszteségfüggvény áll, amely a játék eredményét és a döntések valószínűségét hasonlítja össze a várható értékekkel. Az algoritmus célja, hogy minimalizálja a különbséget a neurális hálózat előrejelzése és a tényleges játék eredménye között, miközben figyelembe veszi a rendszer túlilleszkedésének elkerülését is. Az AlphaGo Zero esetében a hálózat minden 1000 edzési lépés után ellenőrzésre kerül, és ha az új hálózat jobb eredményeket hoz, mint az előző verzió, akkor azt használják a további tanításhoz.

A Monte Carlo Tree Search (MCTS) algoritmus kulcsfontosságú eleme a döntések meghozatalának. Az MCTS egy keresési fa felépítésével próbálja előre jelezni a játék eredményeit különböző lépések és döntések alapján. Az algoritmus két fontos fogalmat alkalmaz: az akció értékét (Q), amely az adott lépés kimeneteleinek átlagos eredményét jelenti, és a felső bizalom határt (UCB), amely egy olyan kifejezés, amely csökken, ahogy a szimulációk száma növekszik. Az UCB célja, hogy ösztönözze az algoritmust új lépések kipróbálására, miközben az akció értékének maximalizálására is törekszik.

A MCTS algoritmus működése négy fő lépésből áll: kiválasztás, kiterjesztés és kiértékelés, visszahatás és játék. A kiválasztás során az algoritmus az aktuális állapot és az egyes lehetséges lépések alapján választja meg a következő akciót. A kiterjesztés és kiértékelés során a kiválasztott lépés végrehajtása után az algoritmus frissíti a keresési fát, majd visszahat a korábbi lépések eredményeire. Végül, miután a keresés befejeződött, az algoritmus meghozza a végső döntést.

Az AlphaZero rendszerében nincs explicit checkpoint-értékelés, mint az AlphaGo Zero-ban. Ehelyett az új hálózatokat közvetlenül az önálló játék eredményei alapján frissítik, ahol az új verzió akkor válik a hivatalos hálózattá, ha egy bizonyos nyerési küszöböt elér.

A fentiekben leírtak nem csupán a játékokhoz alkalmazott mesterséges intelligencia fejlesztését segítik elő, hanem általánosan alkalmazhatóak más, hasonló tanulási környezetekben is. A neurális hálózatok és a megerősítéses tanulás kombinálása lehetőséget biztosít arra, hogy az algoritmusok önállóan, emberi beavatkozás nélkül tanuljanak meg komplex feladatokat, miközben folyamatosan fejlődnek és alkalmazkodnak a környezetükhöz.

Míg a fenti algoritmusok és technikák izgalmas lehetőségeket kínálnak, fontos megérteni, hogy a mesterséges intelligencia fejlődése még mindig rendkívül dinamikus és gyors ütemű. A kutatás és az új módszerek folyamatosan változnak, ezért egy AI rendszer fejlesztésénél nemcsak az alapvető elveket, hanem az aktuális trendeket és legújabb eredményeket is figyelembe kell venni. Az AI rendszerek gyakran dinamikusan alkalmazkodnak a tanulási környezetükhöz, és új stratégiákat dolgoznak ki az egyre bonyolultabb problémák megoldására.

A mesterséges intelligencia, különösen a megerősítéses tanulás alkalmazása sokkal több lehetőséget kínál, mint csupán a játékok területén történő előrelépés. A gépi tanulás és az önálló tanulás egyre inkább a mindennapi élet és a technológiai innovációk középpontjában áll, ezért az ilyen rendszerek fejlesztéséhez szükséges alapvető tudás megértése kulcsfontosságú, ha a jövő AI-alapú alkalmazásait akarjuk megérteni és továbbfejleszteni.

Miért válnak a megváltás narratívái olyan erőteljessé az amerikai politikában?
A demokratikus képviselet és az érdekképviselet határai: Hogyan alakítja a munkavállalói érdekképviselet a politikai döntéshozatalt?
Hogyan biztosítható a számítási erőforrások ellenálló képessége és automatikus skálázása konténerek és serverless környezetekben az AWS használatával?
Miért fontos a középosztályi igazságosság a bevándorlás politikájában?
Hogyan alakították az Egyesült Államok nemzetközi politikai és gazdasági befolyását az évszázadok során?
Kémiai kötések és azok típusai a nátrium-hidrogén-szulfát és más molekulák példáin keresztül
A 9. Biológia 10-11. osztály Tanulmányozza az előadást. Előadás 7. Citoplazma. Membrán nélküli organellák MEMBRÁN NÉLKÜLI ORGANELLÁK. RIBOSZÓMÁK.
Kémiai felépítésük alapján ribonukleoproteinek vagy RNP-k. A riboszómákban megkülönböztetjük a nagy és a kicsi alegységet, amelyek bonyolultan kölcsönhatásba lépnek egymással. A riboszómák képződése az eukariótákban a sejtmagban történik, a nukleolus hálózatában, majd a nagy és a kis alegységek migrálnak a poros komplexekbe a citoplazmába. A pro- és eukarióta riboszómák elsősorban méretükben különböznek egymástól. Az eukarióták riboszómái 25-30 nm, míg a prokariótáké 20-25 nm. Ezenkívül eltérnek a szedimentációs koefficiensekben is. Az eukariótákban a kis alegység rRNS-je 18S, a nagy alegységé 5S, 5,8S, 28S. A prokariótákban a kis alegység rRNS-e 16S, a nagy alegységé 5S és 23S. Az eukarióták kis alegységében körülbelül 34 fehérje, a nagy alegységében körülbelül 43 fehérje található. A prokarióták kis alegységében körülbelül 21 fehérje, a nagy alegységében körülbelül 34 fehérje található.
SEJTKÖZPONT Ez az eukarióta sejtek univerzális membrán nélküli organelluma, amely két komponenst tartalmaz: centroszóma centroszféra. A centroszóma egy sűrű, membrán nélküli test, amely főként fehérjéből áll. Itt található a γ-tubulin, amely részt vesz a mikrotubulusok szervezésében. A centroszféra fibrilláris fehérjékből áll. Főként mikrotubulusokból áll, és sok vázfehérjét és mikrofilamentumot is tartalmaz, amelyek rögzítik a sejt központját a nukleáris membrán közelében. Az eukarióták többségében a centroszóma centríoláris felépítésű, vagyis két centríolából áll, amelyek 90°-os szögben vannak egymással szemben. A centríoláris felépítés nem található meg néhány egyszerűbb organizmusban, például spórásoknál, nematodákban, magasabb növényekben és alacsonyabb gombákban. Ha a sejtben nincs centríolum, akkor nem képesek ostorok képződésére. A centríolum egy üreges, henger alakú test, amelynek fala három mikrotubulus tripletből áll. A tripletek a periférián helyezkednek el, és egymással denin kézfejekkel kapcsolódnak. Minden triplet egy teljes (13 protofibrillum) és két hiányos (11 protofibrillum) mikrotubulust tartalmaz. A henger közepén egy fehérje tengely található, amelyhez a tripletek és a denin kézfejek fehérjés sugaraival kapcsolódnak. A centríolumot egy strukturálatlan anyag veszi körül, amelyet centríoláris mátrixnak neveznek. Ebben találhatók a centroszóma organizátorai, amelyek γ-tubulint tartalmaznak.
A 2022. első félévi kibocsátói jelentés módosított (helyesbített) információit tartalmazó dokumentum közzététele
A periódusos rendszer felépítése, a kémiai elemek tulajdonságainak periodikussága és a vegyületeik oxidációs állapotai
A "KAZÁK HUSSÁROK" FELJEGYZÉSEI – Nikolaj Gumiljov első világháborús emlékei