سلام! من به عنوان یک تامین کننده ترانسفورماتور ، اخیراً در مورد نقش شبکه فید - رو به جلو در یک ترانسفورماتور سؤال کردم. بنابراین ، من فکر کردم که می خواهم بنشینم و این وبلاگ را بنویسم تا همه چیز را پاک کند.
اول از همه ، بیایید کمی در مورد اینکه یک ترانسفورماتور چیست صحبت کنیم. ترانسفورماتورها نوعی از معماری شبکه عصبی هستند که دنیای هوش مصنوعی را با طوفان به دست آورده اند. آنها در انواع برنامه ها ، از پردازش زبان طبیعی گرفته تا تشخیص تصویر استفاده می شوند. و در قلب یک ترانسفورماتور ، چند مؤلفه اصلی وجود دارد که یکی از آنها شبکه فید - رو به جلو است.
شبکه Feed - Forward در یک ترانسفورماتور یک بخش ساده و در عین حال قدرتمند از معماری است. این اساساً یک Perceptron چند لایه (MLP) است که به طور مستقل و یکسان در هر موقعیت فعالیت می کند. این به چه معنی است؟ خوب ، این بدان معنی است که برای هر بردار ورودی در دنباله ، شبکه فید - رو به جلو همان مجموعه وزنه ها و تعصبات را اعمال می کند.
بیایید کمی بیشتر آن را بشکنیم. یک شبکه فید - رو به جلو در یک ترانسفورماتور معمولاً از دو لایه خطی با عملکرد فعال سازی غیر خطی در بین قرار دارد. متداول ترین عملکرد فعال سازی RELU (واحد خطی اصلاح شده) است. لایه خطی اول ورودی را می گیرد و آن را به فضای بالاتر - ابعادی ترسیم می کند. سپس ، عملکرد فعال سازی RELU برای معرفی غیر خطی اعمال می شود. این غیر خطی بسیار مهم است زیرا به شبکه اجازه می دهد تا الگوهای پیچیده را در داده ها بیاموزد. پس از آن ، لایه خطی دوم خروجی RELU را به بعد اصلی نقشه می کند.
بنابراین ، نقش این فید - شبکه رو به جلو در معماری ترانسفورماتور کلی چیست؟ یکی از نقش های اصلی اضافه کردن غیر خطی به مدل است. مکانیسم خود توجه در یک ترانسفورماتور ، که یکی دیگر از مؤلفه های اصلی است ، یک عمل خطی است. این مبلغ وزنی بردارهای ورودی را محاسبه می کند. در حالی که خود توجه در گرفتن روابط بین موقعیت های مختلف در یک دنباله بسیار عالی است ، اما نمی تواند به تنهایی روابط پیچیده غیر خطی را الگوبرداری کند. این جایی است که شبکه Feed - Forward وارد می شود. خروجی مکانیسم توجه خود را می گیرد و تحولات غیر خطی را اضافه می کند و به مدل امکان می دهد الگوهای پیچیده تری را بیاموزد.
نقش مهم دیگر استخراج ویژگی است. شبکه Feed - Forward به استخراج ویژگی های مربوطه از ورودی کمک می کند. با استفاده از لایه های خطی و عملکرد فعال سازی غیر خطی ، می تواند بردارهای ورودی را به بازنمایی جدید تبدیل کند که برای کار مورد نظر مناسب تر است. به عنوان مثال ، در پردازش زبان طبیعی ، می تواند به شناسایی ویژگی های معنایی و نحوی در یک جمله کمک کند.
شبکه Feed - Forward همچنین به تثبیت روند آموزش کمک می کند. از آنجا که به طور مستقل در هر موقعیتی فعالیت می کند ، خطر ابتلا به بیش از حد را کاهش می دهد. هر موقعیت در دنباله تحول خاص خود را می گیرد ، به این معنی که این مدل می تواند بهتر به داده های جدید تعمیم دهد.
حال ، بیایید کمی در مورد طرف عملی صحبت کنیم. به عنوان یک تأمین کننده ترانسفورماتور ، ما طیف گسترده ای از ترانسفورماتورها را برای برنامه های مختلف ارائه می دهیم. به عنوان مثال ، ماترانسفورماتور قطب تلفن 167 KVAبشر این نوع ترانسفورماتور برای استفاده در قطب های تلفنی طراحی شده است و برای توزیع قدرت در مناطق مسکونی و کوچک تجاری مناسب است. این قابل اعتماد و کارآمد است و می تواند نیازهای قدرت این مناطق را برطرف کند.
ما همچنین داریمروغن 10 کیلو ولت - ترانسفورماتورهای توزیع غوطه وربشر این ترانسفورماتورها در شبکه های توزیع ولتاژ متوسط استفاده می شوند. طراحی روغن - غوطه ور به خنک کردن ترانسفورماتور کمک می کند و عایق را فراهم می کند ، که باعث افزایش طول عمر و قابلیت اطمینان آن می شود.
و برای برنامه های کاربردی بیشتر ، ماروغن سه فاز 20 کیلو ولت - ترانسفورماتورهای توزیع غوطه وربشر این ترانسفورماتورها قادر به دستیابی به ولتاژهای بالاتر هستند و معمولاً در تنظیمات تجاری در مقیاس صنعتی و بزرگ مورد استفاده قرار می گیرند.
اگر در بازار یک ترانسفورماتور هستید ، خواه برای یک پروژه کوچک باشد یا یک برنامه در مقیاس بزرگ ، ما برای کمک به اینجا هستیم. تیم متخصصان ما می توانند برای درک نیازهای خاص شما با شما همکاری کنند و بهترین ترانسفورماتور را برای نیازهای شما توصیه کنند. ما به ارائه محصولات با کیفیت بالا و خدمات عالی مشتری افتخار می کنیم.
بنابراین ، اگر علاقه مند به یادگیری بیشتر در مورد ترانسفورماتورهای ما هستید یا می خواهید در مورد خرید احتمالی بحث کنید ، از دستیابی به آن دریغ نکنید. ما همیشه از داشتن گپ زدن خوشحالیم و می بینیم که چگونه می توانیم به شما کمک کنیم. این که آیا شما یک مهندس هستید که به دنبال ترانسفورماتور مناسب برای یک پروژه جدید هستید یا یک صاحب مشاغل نیاز به یک راه حل توزیع برق قابل اعتماد ، ما شما را تحت پوشش قرار داده ایم.
در نتیجه ، شبکه فید - رو به جلو در یک ترانسفورماتور نقش مهمی در افزودن غیر خطی ، استخراج ویژگی ها و تثبیت روند آموزش دارد. این یک بخش اساسی از معماری ترانسفورماتور است که به این مدلها کمک می کند تا در کارهای مختلف هوش مصنوعی به عملکرد - از - - از - - عملکرد هنری برسند. و به عنوان یک تأمین کننده ترانسفورماتور ، ما متعهد هستیم که ترانسفورماتورهای با کیفیت بالا را برای تمام نیازهای توزیع برق شما فراهم کنیم.
منابع
- Vaswani ، A. ، Shazeer ، N. ، Parmar ، N. ، Uszkoreit ، J. ، Jones ، L. ، Gomez ، An ،… Polosukhin ، I. (2017). توجه همه شما نیاز دارید. پیشرفت در سیستم های پردازش اطلاعات عصبی.
- Goodfellow ، IJ ، Bengio ، Y. ، & Courville ، A. (2016). یادگیری عمیق مطبوعات MIT.