რა არის ნერვული ქსელი?
ნერვული ქსელი არის გამოთვლითი მოდელი, რომელიც შთაგონებულია ადამიანის ტვინის სტრუქტურითა და ფუნქციონირებით. ეს არის ხელოვნური ინტელექტის ფუნდამენტური კომპონენტი, კონკრეტულად მანქანათმცოდნეობის სფეროში. ნერვული ქსელები შექმნილია მონაცემების რთული შაბლონებისა და ურთიერთობების დასამუშავებლად და ინტერპრეტაციისთვის, რაც მათ საშუალებას აძლევს გააკეთონ პროგნოზები, ამოიცნონ შაბლონები და ამოხსნან.
როგორ განსაზღვრავს აქტივაციის ფუნქცია ნერვულ ქსელში, ნეირონი „იწვის“ თუ არა?
ნერვულ ქსელში აქტივაციის ფუნქცია გადამწყვეტ როლს თამაშობს იმის დადგენაში, ნეირონი „იწვის“ თუ არა. ეს არის მათემატიკური ფუნქცია, რომელიც იღებს შეყვანის შეწონილ ჯამს ნეირონში და აწარმოებს გამომავალს. შემდეგ ეს გამოსავალი გამოიყენება ნეირონის აქტივაციის მდგომარეობის დასადგენად, რაც თავის მხრივ გავლენას ახდენს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად, შესავალი, ღრმა სწავლის შესავალი Python- სა და Pytorch- თან, გამოცდის მიმოხილვა
რა არის აქტივაციის ფუნქცია, რომელიც გამოიყენება ღრმა ნერვული ქსელის მოდელში მრავალკლასიანი კლასიფიკაციის პრობლემებისთვის?
მრავალკლასიანი კლასიფიკაციის პრობლემების ღრმა სწავლის სფეროში, ღრმა ნერვული ქსელის მოდელში გამოყენებული აქტივაციის ფუნქცია გადამწყვეტ როლს თამაშობს თითოეული ნეირონის გამომუშავების და საბოლოოდ მოდელის მთლიანი შესრულების განსაზღვრაში. აქტივაციის ფუნქციის არჩევამ შეიძლება დიდად იმოქმედოს მოდელის უნარზე, ისწავლოს რთული შაბლონები და
როგორ განისაზღვრება გამომავალი ფენის მიკერძოების რაოდენობა ნერვული ქსელის მოდელში?
ნერვული ქსელის მოდელში გამომავალი ფენის მიკერძოების რაოდენობა განისაზღვრება გამომავალი ფენის ნეირონების რაოდენობით. გამომავალი ფენის თითოეულ ნეირონს სჭირდება მიკერძოებული ტერმინის დამატება მის შეწონილ შეყვანის ჯამს, რათა დანერგოს მოქნილობისა და კონტროლის დონე
რა არის აქტივაციის ფუნქცია, რომელიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ბოლო შრეში ძუძუს კიბოს კლასიფიკაციისთვის?
სარძევე ჯირკვლის კიბოს კლასიფიკაციისთვის ნერვული ქსელის ბოლო შრეში გამოყენებული აქტივაციის ფუნქცია, როგორც წესი, სიგმოიდური ფუნქციაა. სიგმოიდური ფუნქცია არის არაწრფივი აქტივაციის ფუნქცია, რომელიც ასახავს შეყვანის მნიშვნელობებს დიაპაზონში 0-დან 1-მდე. ის ჩვეულებრივ გამოიყენება ორობითი კლასიფიკაციის ამოცანებში, სადაც მიზანია კლასიფიკაცია.
როგორ ფილტრავს აქტივაციის ფუნქცია "relu" მნიშვნელობებს ნერვულ ქსელში?
აქტივაციის ფუნქცია "relu" გადამწყვეტ როლს ასრულებს ნერვულ ქსელში მნიშვნელობების გაფილტვრაში ხელოვნური ინტელექტისა და ღრმა სწავლის სფეროში. "Relu" ნიშნავს Rectified Linear Unit-ს და ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე ხშირად გამოყენებული აქტივაციის ფუნქცია მისი სიმარტივისა და ეფექტურობის გამო. Relu ფუნქცია ფილტრავს მნიშვნელობებს