Neural Network

Neural Network(MLP: Multi-Layer-Perceptron)

perceptron에서 출발하여 이를 여러 layer 쌓은 걸 말함.

Warning

Note1. 각 Layer는 linear / non-linear function들오 연결되어 있다.
Note 2. “pattern” == “embedding”, “weights”, “feature representation”, “feature vectors” 다 비슷한 걸 가르킨다.
! Note 3 !. layer의 개수를 셀 때에는 input-layer는 제외한다.

Why Do We Need Non-linearity?

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Non-Linearity

Nonlinearity

1. 복잡한 현실 세계의 복잡한 함수를 다루기 위해
2. matrix의 matmul이 결국 linear하니까, non-linear 함수를 중간에 끼지 않는 이상 결국은 하나의 큰 선형 시스템을 벗어날 수 없음. 세상이 선형함수로만 설명 가능할리 없잖아,,
   → 선형 연산을 거듭해도 선형.

Numerical Proof

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Assume that,

$f=W_2\cdot \text{max}(0,W_1\cdot x)$
where $x\in {\mathbb{R}}^D$, $W_1\in {\mathbb{R}}^{H\times D}$, $W_2\in {\mathbb{R}}^{C\times H}$

ReLU

$\text{ReLU}(x)=\text{max}(0,x)$
one of non-linear activation

In this time, it is impossible to distinguish below 2 models,

$f=W_2\cdot W1\cdot x$
$f=W_3\cdot x$
where $W_3\in {\mathbb{R}}^{C\times H}$

→ 결국 linear
→ 그러니 non-linear function을 activation으로 사용하자!!

Linearly Separable ← 고민 좀 해보자. 왜 좋냐?

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Important

non-linear map은 data를 linearly-separable하게 바꿀 수 있다.

Examples

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Activation Functions

• 나중에 transformer 계열에 최근 가장 많이 사용되는 GeLU 계열이나 찾아볼 것.

Summary

• No one-size-fits-all: Choice of activation function depends on problem.
• We only showed the most common ones, there exist many more
• Best activation function / model is often using trial-and-error in practice
• It is important to ensure a good “gradient flow” during optimization

Rule of Thumb

• Use ReLU by default(with small enough lr)
• Try Leaky ReLU, Maxout, ELU for some small additional gain
• Prefer Tanh over sigmoid(Tanh often used in RNNs)

ReLU

ReLU(Rectified Linear Unit)

• activation 중 하나로 대표적으로 많이 사용됨.
  $g(x)=\text{max}(x,0)$
• Does not saturate(for $x>0$)
• Leads to fast convergence
• Computationally efficient

Problems

• No learning for $x<0$ → dead/dying ReLU
  • downstream gradient가 0(input이 0 이하일 때,)
  • often initialize with pos. bias ($b>0$)
• Outputs are not zero-centered → introduces bias after the layer
  • sigmoid와 그 gradient는 항상 positive이기 때문에 model wight의 bias
  • $\mathrm{y}=g(\mathrm{ax}+\mathrm{b})$라 할 때, $\text{sgn}(\partial \mathcal{L}/\partial a_i)$ = $\text{sgn}(\partial \mathcal{L}/\partial g)$
  • 모든 gradient는 동일한 부호를 가짐.

다음과 같이 구현.

ReLU

def relu(x: float) -> float:
	return np.maximum(0, x)

• 단점들 보안을 위해 Leaky ReLU 등이 있음.

How can we calculate non-differentiable function (like ReLU)?

→ Subgradient

원본 링크

Sigmoid

Sigmoid

• activation 중 하나로 대표적으로 많이 사용됨.
  $g(x)=\frac{1}{1+\text{exp}(-x)}$
• range: $[0,1]$
• Neuroscience interpretation as saturating “firing rate” of neurons

Problems

• Saturation “kills” gradient : 입력 값의 절댓값이 커질수록 기울기 소실
  • 특히나 layer가 깊어질수록, chain-rule에 의해 곱해지는 term들이 많아질텐데, 그러면 앞 쪽에 있는 layer 들일수록 learning되지 않을 수 있지.
• Outputs are not zero-centered → introduces bias after the layer
  • sigmoid와 그 gradient는 항상 positive이기 때문에 model wight의 bias
  • $\mathrm{y}=g(\mathrm{ax}+\mathrm{b})$라 할 때, $\text{sgn}(\partial \mathcal{L}/\partial a_i)$ = $\text{sgn}(\partial \mathcal{L}/\partial g)$
  • 모든 gradient는 동일한 부호를 가짐.

다음과 같이 구현.

Sigmoid

def sigmoid(x: float) -> float:
	return 1 / (1 + np.exp(-x))

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tanh

tanh(hyperbolic tangent)

• activation 중 하나로 대표적으로 많이 사용됨.
  $g(x)=\frac{2}{1+\text{exp}(-2x)}-1$
• range: $[-1,1]$
• anti-symmetric
• zero-centered

Problems

• Saturation “kills” gradient : 입력 값의 절댓값이 커질수록 기울기 소실
  • 특히나 layer가 깊어질수록, chain-rule에 의해 곱해지는 term들이 많아질텐데, 그러면 앞 쪽에 있는 layer 들일수록 learning되지 않을 수 있지.

다음과 같이 구현.

tanh

def tanh(x: float) -> float:
	return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.exp(-x))

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