شبکه های عصبی و بهینه سازی محدب

شبکه های عصبی به عنوان یکی از قوی ترین ابزارهای یادگیری ماشین برای مدل سازی و تحلیل داده ها در زمینه های مختلفی مانند بینایی ماشین،پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده های بزرگ استفاده می شوند. این شبکه ها از الگوریتم های مختلفی برای آموزش و بهینه سازی استفاده می کنند،که بهینه سازی محدب یکی از این الگوریتم ها است.بهینه سازی محدب به دنبال پیدا کردن حداکثر یا حداقل مقداری از یک تابع محدب است. این روش بهینه سازی در مقایسه با روش هایغیرمحدب، دارای ضمانت های بیشتری برای رسیدن به جواب نهایی دقیق و قابل اطمینان است. در شبکه های عصبی، بهینه سازی محدب می تواندبرای تنظیم وزن ها و پارامترهای دیگر شبکه به کار رفته و به بهبود عملکرد شبکه کمک کند .با این حال، استفاده از بهینه سازی محدب در شبکه های عصبی دچار چالش هایی است. اولین چالش، تعیین تابع هدف کاملا محدب است که دربسیاری از مسائل یادگیری ماشین، به ویژه در شبکه های عصبی عمیق، این امر دشوار است. دومین چالش، انعطاف پذیری کمتر در مقایسه باالگوریتم های غیرمحدب است که می توانند به راحتی تر به پارامترهای بهتری برای شبکه های عصبی دست یابند.بنابراین، در حالی که بهینه ساز ی محدب مزایایی دارد، استفاده از آن در شبکه های عصبی محدود بوده و معمولا با ترکیب با الگوریتم هایغیرمحدب برای بهبود عملکرد شبکه های عصبی استفاده می شود.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی ، بهینه سازی محدب ، الگوریتم های بهینه سازی ، یادگیری ماشین