Kev tsim kho ntawm software systems yuav tsum tau ua tib zoo saib xyuas qhov ua txhaum ntawm qhov kawg ntawm cov khoom, nrog rau cov lus teb sai sai rau kev ua tsis tiav thiab kev ua tsis tiav yog tias lawv tshwm sim. Kev saib xyuas, tau kawg, pab teb rau qhov ua tsis tiav thiab tsis ua haujlwm ntau dua thiab nrawm dua, tab sis tsis txaus. Ua ntej, nws yog qhov nyuaj heev kom taug qab ntau tus servers - ntau tus neeg xav tau. Qhov thib ob, koj yuav tsum muaj kev nkag siab zoo ntawm daim ntawv thov ua haujlwm li cas txhawm rau kwv yees nws lub xeev. Yog li ntawd, peb xav tau ntau tus neeg uas muaj kev nkag siab zoo ntawm cov tshuab peb tab tom tsim, lawv cov kev ua tau zoo thiab cov yam ntxwv. Cia peb xav tias txawm tias koj pom cov neeg txaus siab ua qhov no, nws tseem siv sijhawm ntau los cob qhia lawv.
Yuav ua li cas? Qhov no yog qhov kev txawj ntse txawj ntse tuaj rau peb pab. Kab lus yuav tham txog (kev saib xyuas kev kwv yees). Txoj kev no yog nquag tau muaj koob meej. Ntau cov ntawv tau raug sau, suav nrog ntawm Habré. Cov tuam txhab loj tau siv tag nrho ntawm txoj hauv kev no los tswj kev ua haujlwm ntawm lawv cov servers. Tom qab kawm ntau cov kab lus, peb txiav txim siab sim ua qhov no. Dab tsi tuaj ntawm nws?
Taw qhia
Lub software tsim tawm sai lossis tom qab ntawd nkag mus rau hauv kev ua haujlwm. Nws yog ib qho tseem ceeb rau tus neeg siv uas lub kaw lus ua haujlwm yam tsis muaj kev poob haujlwm. Yog tias muaj xwm txheej tshwm sim, nws yuav tsum tau daws nrog kev ncua tsawg kawg nkaus.
Txhawm rau ua kom yooj yim kev txhawb nqa ntawm lub software system, tshwj xeeb tshaj yog tias muaj ntau lub servers, kev saib xyuas cov kev pabcuam feem ntau yog siv cov ntsuas ntsuas los ntawm kev khiav haujlwm software, ua kom nws tuaj yeem kuaj xyuas nws tus mob thiab pab txiav txim seb qhov ua rau qhov ua tsis tiav. Cov txheej txheem no hu ua software system saib xyuas.
Daim duab 1. Grafana saib xyuas interface
Metrics yog ntau yam ntsuas ntawm lub software system, nws qhov chaw ua haujlwm, lossis lub computer lub cev nyob rau hauv uas lub kaw lus tab tom khiav nrog lub sijhawm ntawm lub sijhawm thaum cov ntsuas tau txais. Hauv kev txheeb xyuas zoo li qub, cov kev ntsuas no hu ua lub sij hawm series. Txhawm rau saib xyuas lub xeev ntawm cov software system, cov ntsuas tau muab tso rau hauv daim duab: lub sijhawm nyob ntawm X axis, thiab qhov tseem ceeb yog nyob ntawm Y axis (Daim duab 1). Ob peb txhiab metrics tuaj yeem raug coj los ntawm kev khiav haujlwm software (los ntawm txhua qhov). Lawv tsim ib qhov chaw ntawm metrics (multidimensional time series).
Txij li thaum muaj ntau qhov kev ntsuas tau sau rau cov software nyuaj, kev saib xyuas phau ntawv dhau los ua ib txoj haujlwm nyuaj. Txhawm rau txo cov ntaub ntawv txheeb xyuas los ntawm tus thawj tswj hwm, cov cuab yeej saib xyuas muaj cov cuab yeej los txiav txim siab txog cov teeb meem tshwm sim. Piv txwv li, koj tuaj yeem teeb tsa qhov ua kom tua hluav taws thaum qhov chaw dawb disk poob qis dua qhov chaw pib. Koj tseem tuaj yeem kuaj xyuas lub server kaw lossis qhov tseem ceeb qeeb hauv kev pabcuam ceev. Hauv kev xyaum, cov cuab yeej saib xyuas ua haujlwm zoo ntawm kev kuaj xyuas qhov ua tsis tiav uas twb tau tshwm sim lossis txheeb xyuas cov tsos mob ntawm kev ua tsis tiav yav tom ntej, tab sis feem ntau, kev kwv yees qhov ua tsis tiav tseem yog cov txiv ntoo tawv kom tawg rau lawv. Kev twv ua ntej los ntawm kev txheeb xyuas cov ntsuas ntsuas yuav tsum muaj kev koom tes ntawm cov kws tshaj lij tsim nyog. Nws yog qis productivity. Feem ntau cov kev ua tsis tiav tej zaum yuav tsis pom.
Tsis ntev los no, lub npe hu ua kev kwv yees kev saib xyuas ntawm software systems tau dhau los ua nrov ntawm cov tuam txhab loj IT software txhim kho. Lub ntsiab lus ntawm txoj hauv kev no yog nrhiav cov teeb meem ua rau lub cev degradation nyob rau theem pib, ua ntej nws ua tsis tiav, siv kev txawj ntse. Txoj hauv kev no tsis suav nrog kev tswj xyuas phau ntawv ntawm qhov system. Nws yog pab rau txoj kev saib xyuas tag nrho.
Cov cuab yeej tseem ceeb rau kev siv kev kwv yees kev saib xyuas yog txoj haujlwm ntawm kev tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg hauv lub sijhawm, txij li thaum muaj anomaly tshwm sim nyob rau hauv cov ntaub ntawv muaj qhov tshwm sim siab uas tom qab qee lub sijhawm yuav muaj kev ua tsis tiav los yog ua tsis tiav. Ib qho anomaly yog ib qho kev sib txawv ntawm qhov kev ua tau zoo ntawm software system, xws li kev txheeb xyuas qhov degradation hauv kev ua tiav ceev ntawm ib hom kev thov lossis txo qis ntawm qhov nruab nrab ntawm cov kev thov kev pab cuam nyob rau theem tas li ntawm cov neeg siv khoom.
Lub luag haujlwm ntawm kev tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg rau software systems muaj nws tus kheej tshwj xeeb. Nyob rau hauv txoj kev xav, rau txhua qhov software system nws yog ib qho tsim nyog los tsim lossis kho cov txheej txheem uas twb muaj lawm, vim tias kev tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg yog nyob ntawm cov ntaub ntawv uas nws tau ua, thiab cov ntaub ntawv ntawm software systems txawv heev nyob ntawm cov cuab yeej siv rau kev siv lub system. , mus rau lub computer uas nws tab tom khiav.
Cov txheej txheem rau kev tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg thaum kwv yees ua tsis tiav ntawm software systems
Ua ntej tshaj plaws, nws tsim nyog hais tias lub tswv yim ntawm kev twv ua ntej kev ua tsis tiav tau tshwm sim los ntawm tsab xov xwm . Txhawm rau ntsuas qhov ua tau zoo ntawm txoj hauv kev nrog kev tsis siv neeg tshawb nrhiav qhov tsis zoo, Web-Consolidation software system tau xaiv, uas yog ib qho ntawm cov haujlwm ntawm NPO Krista tuam txhab. Yav dhau los, kev tswj xyuas phau ntawv tau ua rau nws raws li cov kev ntsuas tau txais. Txij li thaum lub kaw lus yog qhov nyuaj heev, ntau qhov kev ntsuas tau coj los rau nws: JVM cov ntsuas (cov khib nyiab thauj khoom), cov cim ntawm OS raws li cov cai raug tua (virtual memory, % OS CPU load), network indicators (network load) ), tus neeg rau zaub mov nws tus kheej (CPU load, nco), wildfly metrics thiab daim ntawv thov tus kheej ntsuas rau txhua qhov tseem ceeb subsystems.
Tag nrho cov metrics raug coj los ntawm qhov system siv graphite. Thaum pib, cov ntaub ntawv ntxhib tau siv los ua cov txheej txheem kev daws teeb meem rau grafana, tab sis raws li cov neeg siv khoom loj hlob tuaj, graphite tsis tuaj yeem tiv tau lawm, muaj peev xwm ntawm DC disk subsystem. Tom qab no, nws tau txiav txim siab los nrhiav kev daws teeb meem zoo dua. Qhov kev xaiv tau ua rau pom zoo , uas ua rau nws muaj peev xwm txo cov load ntawm lub disk subsystem los ntawm qhov kev txiav txim ntawm qhov loj thiab txo qhov chaw nyob hauv disk los ntawm tsib mus rau rau lub sijhawm. Hauv qab no yog daim duab ntawm cov txheej txheem rau kev sau cov metrics siv graphite + clickhouse (Daim duab 2).
Daim duab 2. Lub tswv yim rau kev sau cov ntsuas
Daim duab kos yog muab los ntawm cov ntaub ntawv sab hauv. Nws qhia txog kev sib txuas lus ntawm grafana (kev saib xyuas UI peb siv) thiab graphite. Tshem tawm metrics los ntawm ib daim ntawv thov yog ua los ntawm cov software cais - . Nws muab lawv tso rau hauv graphite.
Lub Web Consolidation system muaj ntau tus yam ntxwv uas tsim teeb meem rau kev kwv yees ua tsis tiav:
- Cov qauv feem ntau hloov. Ntau yam versions muaj nyob rau no software system. Txhua tus ntawm lawv coj cov kev hloov pauv rau software ib feem ntawm qhov system. Raws li, nyob rau hauv txoj kev no, cov tsim tawm ncaj qha cuam tshuam cov metrics ntawm ib qho system muab thiab tuaj yeem ua rau muaj kev hloov pauv;
- qhov kev ua tau zoo, nrog rau cov hom phiaj rau cov neeg siv khoom siv no, feem ntau ua rau muaj qhov tsis zoo yam tsis muaj kev puas tsuaj yav dhau los;
- Qhov feem pua ntawm cov kev tsis sib haum xeeb rau tag nrho cov ntaub ntawv teev yog me me (< 5%);
- Tej zaum yuav muaj qhov sib txawv ntawm qhov tau txais cov ntsuas los ntawm qhov system. Hauv qee lub sijhawm luv luv, cov kev soj ntsuam xyuas tsis tau txais cov ntsuas ntsuas. Piv txwv li, yog hais tias lub server yog overloaded. Qhov no yog qhov tseem ceeb rau kev cob qhia lub neural network. Nws yog ib qho yuav tsum tau sau rau hauv qhov khoob ntawm qhov sib txuas;
- Cov xwm txheej uas muaj qhov tsis txaus ntseeg feem ntau cuam tshuam tsuas yog rau hnub tshwj xeeb / hli / sijhawm (seasonality). Qhov system no muaj cov kev cai meej rau nws siv los ntawm cov neeg siv. Yog li ntawd, cov kev ntsuas tsuas yog cuam tshuam rau lub sijhawm tshwj xeeb. Lub kaw lus tsis tuaj yeem siv tas li, tab sis tsuas yog qee lub hlis: xaiv nyob ntawm lub xyoo. Cov xwm txheej tshwm sim thaum tib tus cwj pwm ntawm kev ntsuas hauv ib rooj plaub tuaj yeem ua rau tsis ua haujlwm ntawm software system, tab sis tsis nyob rau lwm qhov.
Yuav pib nrog, cov txheej txheem rau kev txheeb xyuas qhov tsis txaus ntseeg hauv kev saib xyuas cov ntaub ntawv ntawm software systems tau txheeb xyuas. Nyob rau hauv cov khoom ntawm cov ncauj lus no, thaum feem pua ntawm cov kev tsis sib haum xeeb me me txheeb ze rau qhov seem ntawm cov ntaub ntawv teev tseg, nws feem ntau xav kom siv neural networks.
Cov laj thawj yooj yim rau kev tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg siv cov ntaub ntawv neural network tau qhia hauv daim duab 3:
Daim duab 3. Tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg uas siv lub neural network
Raws li qhov tshwm sim ntawm kev kwv yees lossis kev kho dua tshiab ntawm lub qhov rais ntawm qhov ntsuas tam sim no, qhov sib txawv ntawm qhov tau txais los ntawm kev khiav haujlwm software yog xam. Yog tias muaj qhov sib txawv loj ntawm cov ntsuas tau los ntawm software system thiab neural network, peb tuaj yeem txiav txim siab tias cov ntaub ntawv tam sim no yog qhov tsis zoo. Cov teeb meem hauv qab no tshwm sim rau kev siv cov neural networks:
- ua hauj lwm kom raug nyob rau hauv streaming hom, cov ntaub ntawv rau kev cob qhia neural network qauv yuav tsum muaj tsuas yog cov ntaub ntawv "ib txwm";
- Nws yog ib qho tsim nyog yuav tsum muaj cov qauv tshiab rau kev tshawb nrhiav kom raug. Kev hloov pauv hloov pauv thiab caij nyoog hauv kev ntsuas tuaj yeem ua rau muaj ntau qhov tsis zoo hauv cov qauv. Txhawm rau hloov kho nws, nws yog ib qho tsim nyog los txiav txim kom meej lub sij hawm thaum tus qauv yog outdated. Yog tias koj hloov kho tus qauv tom qab lossis ntxov dua, ces, feem ntau yuav, ntau qhov tsis zoo yuav ua raws.
Peb kuj yuav tsum tsis txhob hnov qab txog kev tshawb nrhiav thiab tiv thaiv qhov tshwm sim tsis tu ncua. Nws tau xav tias lawv yuav tshwm sim feem ntau thaum muaj xwm txheej ceev. Txawm li cas los xij, lawv kuj tuaj yeem yog qhov tshwm sim ntawm neural network yuam kev vim kev cob qhia tsis txaus. Nws yog ib qho tsim nyog kom txo qis tus naj npawb ntawm qhov tsis zoo ntawm tus qauv. Txwv tsis pub, kev twv tsis tseeb yuav nkim sijhawm ntau tus thawj tswj hwm npaj los tshuaj xyuas qhov system. Tsis ntev los sis tom qab ntawd tus thawj tswj hwm yuav tsuas tsis teb rau "paranoid" kev saib xyuas.
Recurrent neural network
Txhawm rau txheeb xyuas qhov tsis txaus ntseeg hauv lub sijhawm, koj tuaj yeem siv nrog LSTM nco. Qhov teeb meem tsuas yog tias nws tsuas yog siv tau rau kev kwv yees lub sij hawm series. Hauv peb qhov xwm txheej, tsis yog txhua qhov ntsuas tau kwv yees tau. Ib qho kev sim siv RNN LSTM rau ib lub sij hawm series yog pom nyob rau hauv daim duab 4.
Daim duab 4. Piv txwv ntawm cov neural network recurrent nrog LSTM nco hlwb
Raws li pom tau los ntawm daim duab 4, RNN LSTM muaj peev xwm tiv nrog kev tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg hauv lub sijhawm no. Qhov twg qhov tshwm sim muaj qhov ua yuam kev siab (txhais tau tias yuam kev), qhov tsis zoo ntawm cov ntsuas tau tshwm sim tiag tiag. Siv ib qho RNN LSTM yuav qhia meej tsis txaus, vim nws muaj feem xyuam rau qee qhov kev ntsuas me me. Nws tuaj yeem siv los ua ib qho kev pabcuam rau kev tshawb nrhiav qhov tsis txaus ntseeg.
Autoencoder rau kev twv twv ua tsis tiav
- qhov tseem ceeb yog ib qho khoom siv neural network. Cov txheej txheem nkag yog encoder, cov txheej txheem tso zis yog decoder. Qhov tsis zoo ntawm tag nrho cov neural networks ntawm hom no yog tias lawv tsis ua haujlwm tsis zoo. Ib qho synchronous autoencoder architecture tau raug xaiv.
Daim duab 5. Piv txwv ntawm kev ua haujlwm autoencoder
Autoencoders raug cob qhia ntawm cov ntaub ntawv ib txwm thiab tom qab ntawd pom qee yam tsis zoo hauv cov ntaub ntawv pub rau tus qauv. Tsuas yog yam koj xav tau rau txoj haujlwm no. Txhua yam uas tseem tshuav yog xaiv qhov twg autoencoder tsim nyog rau txoj haujlwm no. Lub architecturally yooj yim daim ntawv ntawm ib tug autoencoder yog ib tug pem hauv ntej, tsis-rov qab neural network, uas yog heev zoo sib xws rau (multilayer perceptron, MLP), nrog rau cov txheej txheem nkag, txheej txheej tawm, thiab ib lossis ntau cov txheej zais txuas rau lawv.
Txawm li cas los xij, qhov sib txawv ntawm autoencoders thiab MLPs yog tias nyob rau hauv ib qho autoencoder, cov txheej txheem tso zis muaj tib tus naj npawb ntawm cov nodes raws li cov txheej txheem nkag, thiab qhov ntawd tsis yog kev cob qhia los kwv yees tus nqi phiaj Y muab los ntawm cov tswv yim X, autoencoder tau kawm. kom rov tsim kho nws tus kheej Xs. Yog li ntawd, Autoencoders yog cov qauv kev kawm uas tsis muaj kev saib xyuas.
Lub luag haujlwm ntawm autoencoder yog txhawm rau nrhiav lub sijhawm ntsuas r0 ... rn sib raug rau cov ntsiab lus tsis zoo hauv cov tswv yim vector X. Cov nyhuv no ua tiav los ntawm kev tshawb nrhiav qhov yuam kev squared.
Daim duab 6. Synchronous autoencoder
Rau qhov autoencoder raug xaiv . Nws qhov zoo: muaj peev xwm siv streaming ua hom thiab tsawg dua ntawm cov neural network tsis piv rau lwm cov architectures.
Mechanism kom txo qis qhov tsis zoo
Vim tias muaj ntau qhov xwm txheej txawv txav tshwm sim, nrog rau qhov muaj peev xwm ntawm kev cob qhia tsis txaus ntawm cov neural network, rau cov qauv kev kuaj pom tsis zoo, nws tau txiav txim siab tias nws yog qhov tsim nyog los tsim ib lub tswv yim los txo qhov tsis zoo. Cov txheej txheem no yog ua raws li lub hauv paus qauv uas tau muab cais los ntawm tus thawj tswj hwm.
(DTW algorithm, los ntawm cov lus Askiv lub sijhawm hloov pauv lub sijhawm) tso cai rau koj los nrhiav cov lus pom zoo ntawm lub sijhawm ua ntu zus. Thawj siv nyob rau hauv kev paub hais lus: siv los txiav txim seb ob lub cim hais lus sawv cev li cas cov lus qub. Tom qab ntawd, daim ntawv thov raug pom rau nws hauv lwm qhov chaw.
Lub hauv paus ntsiab lus tseem ceeb ntawm kev txo qis qhov tsis zoo yog sau cov ntaub ntawv ntawm cov qauv nrog kev pab los ntawm tus neeg teb xov tooj uas txheeb xyuas cov xwm txheej tsis txaus ntseeg uas tau pom los ntawm kev siv neural networks. Tom ntej no, cov txheej txheem cais yog muab piv nrog rau cov ntaub ntawv uas lub kaw lus tau kuaj pom, thiab qhov kev txiav txim siab tau txiav txim siab seb qhov xwm txheej puas yog cuav lossis ua rau tsis ua haujlwm. DTW algorithm yog siv los sib piv ob lub sijhawm. Lub ntsiab minimization cuab tam tseem yog kev faib tawm. Nws xav tias tom qab sau cov ntaub ntawv siv ntau ntau, lub kaw lus yuav pib nug tus neeg teb xov tooj tsawg dua vim qhov sib xws ntawm feem ntau ntawm cov xwm txheej thiab qhov tshwm sim ntawm qhov zoo sib xws.
Raws li qhov tshwm sim, raws li cov txheej txheem neural network tau piav qhia saum toj no, kev sim ua haujlwm tau tsim los kwv yees qhov ua tsis tiav ntawm "Web-Consolidation" system. Lub hom phiaj ntawm qhov kev pab cuam no yog, siv cov ntaub ntawv uas twb muaj lawm ntawm kev saib xyuas cov ntaub ntawv thiab cov ntaub ntawv hais txog kev ua tsis tiav yav dhau los, los ntsuas qhov muaj peev xwm ntawm txoj hauv kev no rau peb cov software systems. Cov txheej txheem ntawm qhov kev zov me nyuam tau nthuav tawm hauv qab no hauv daim duab 7.
Daim duab 7. Kev twv twv ua tsis tiav raws li kev ntsuas qhov chaw metric
Nyob rau hauv daim duab, ob lub ntsiab blocks tuaj yeem paub qhov txawv: kev tshawb nrhiav lub sijhawm tsis zoo ntawm lub sijhawm hauv kev soj ntsuam cov ntaub ntawv kwj (metrics) thiab cov txheej txheem rau txo qis qhov tsis zoo. Nco tseg: Rau kev sim, cov ntaub ntawv tau txais los ntawm JDBC kev sib txuas los ntawm cov ntaub ntawv mus rau hauv uas graphite yuav txuag nws.
Cov hauv qab no yog qhov cuam tshuam ntawm kev saib xyuas tau txais los ntawm kev txhim kho (Daim duab 8).
Daim duab 8. Interface ntawm kev soj ntsuam xyuas
Lub interface qhia qhov feem pua ntawm anomaly raws li tau txais metrics. Hauv peb qhov xwm txheej, daim ntawv txais nyiaj yog simulated. Peb twb muaj tag nrho cov ntaub ntawv rau ob peb lub lis piam thiab tab tom thauj khoom maj mam los xyuas cov ntaub ntawv ntawm qhov tsis txaus ntseeg ua rau tsis ua haujlwm. Cov xwm txheej qis dua qhia tag nrho feem pua ntawm cov ntaub ntawv tsis txaus ntseeg ntawm lub sijhawm, uas yog txiav txim siab siv tus autoencoder. Tsis tas li ntawd, qhov feem pua ntawm cov kev ntsuas tau pom nyob rau hauv kev kwv yees, uas yog xam los ntawm RNN LSTM.
Ib qho piv txwv ntawm kev kuaj pom tsis zoo raws li kev ua haujlwm ntawm CPU siv RNN LSTM neural network (Daim duab 9).
Daim duab 9. RNN LSTM nrhiav pom
Ib rooj plaub yooj yim, qhov tseem ceeb yog qhov zoo tib yam, tab sis ua rau lub cev tsis ua haujlwm, tau ua tiav suav nrog RNN LSTM. Qhov taw qhia anomaly nyob rau lub sijhawm no yog 85-95%; txhua yam saum toj no 80% (qhov pib tau txiav txim siab sim) suav tias yog qhov tsis txaus ntseeg.
Ib qho piv txwv ntawm kev kuaj pom tsis zoo thaum lub kaw lus tsis tuaj yeem khau raj tom qab hloov tshiab. Qhov xwm txheej no raug kuaj pom los ntawm autoencoder (Daim duab 10).
Daim duab 10. Piv txwv ntawm kev kuaj pom autoencoder
Raws li koj tuaj yeem pom los ntawm daim duab, PermGen tau daig ntawm ib qib. Lub autoencoder pom qhov txawv txawv no vim nws tsis tau pom ib yam dab tsi zoo li nws ua ntej. Ntawm no qhov anomaly tseem 100% kom txog thaum lub kaw lus rov qab mus rau lub xeev ua haujlwm. Ib qho anomaly tshwm sim rau txhua qhov ntsuas. Raws li tau hais ua ntej, autoencoder tsis tuaj yeem ua qhov tsis txaus ntseeg. Tus neeg teb xov tooj raug hu kom ua txoj haujlwm no hauv cov xwm txheej no.
xaus
PC "Web-Consolidation" tau nyob rau hauv kev txhim kho rau ntau xyoo. Lub kaw lus nyob rau hauv lub xeev ruaj khov, thiab tus naj npawb ntawm cov xwm txheej kaw tau tsawg. Txawm li cas los xij, nws tuaj yeem pom qhov tsis txaus ntseeg ua rau tsis ua haujlwm 5 - 10 feeb ua ntej qhov tsis ua tiav. Qee qhov xwm txheej, kev ceeb toom ntawm qhov ua tsis tiav ua ntej yuav pab txuag lub sijhawm teem tseg uas tau muab faib rau kev ua haujlwm "kho kho".
Raws li cov kev sim uas tau ua tiav, nws tseem ntxov dhau los kos cov lus xaus kawg. Txog tam sim no, cov txiaj ntsig tau tsis sib haum. Ntawm qhov tod tes, nws yog qhov tseeb tias algorithms raws li neural networks muaj peev xwm nrhiav tau "pab tau" anomalies. Ntawm qhov tod tes, tseem muaj feem pua ntawm cov txiaj ntsig tsis tseeb, thiab tsis yog txhua qhov kev tsis txaus ntseeg uas tau kuaj pom los ntawm tus kws tshaj lij hauv lub network neural tuaj yeem kuaj pom. Qhov tsis zoo suav nrog qhov tseeb tias tam sim no neural network xav tau kev cob qhia nrog tus kws qhia ntawv rau kev ua haujlwm ib txwm muaj.
Txhawm rau txhim kho qhov ua tsis tiav qhov kev twv ua ntej thiab coj mus rau lub xeev txaus siab, ntau txoj hauv kev tuaj yeem pom. Qhov no yog ib qho kev soj ntsuam ntxaws ntxiv ntawm cov xwm txheej uas muaj qhov tsis txaus ntseeg uas ua rau tsis ua haujlwm, vim qhov no ntxiv rau cov npe ntawm cov kev ntsuas tseem ceeb uas cuam tshuam rau lub xeev ntawm lub system, thiab muab pov tseg ntawm qhov tsis tsim nyog uas tsis cuam tshuam rau nws. Tsis tas li ntawd, yog tias peb txav mus rau qhov kev taw qhia no, peb tuaj yeem sim ua qhov tshwj xeeb algorithms tshwj xeeb rau peb cov xwm txheej nrog kev tsis sib xws uas ua rau ua tsis tiav. Muaj lwm txoj kev. Qhov no yog ib qho kev txhim kho hauv neural network architectures thiab yog li ua kom pom qhov tseeb nrog kev txo lub sijhawm kawm.
Kuv ua tsaug rau kuv cov npoj yaig uas tau pab kuv sau ntawv thiab tswj qhov tseeb ntawm kab lus no: thiab Sergei Finogenov.
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