შეიძლება თუ არა ღრმა სწავლის ინტერპრეტაცია, როგორც მოდელის განსაზღვრა და ტრენინგი, რომელიც დაფუძნებულია ღრმა ნერვულ ქსელზე (DNN)?
ღრმა სწავლა მართლაც შეიძლება განიმარტოს, როგორც მოდელის განსაზღვრა და ტრენინგი, რომელიც დაფუძნებულია ღრმა ნერვულ ქსელზე (DNN). ღრმა სწავლება არის მანქანათმცოდნეობის ქვეველი, რომელიც ფოკუსირებულია ხელოვნური ნერვული ქსელების სწავლებაზე მრავალი ფენით, ასევე ცნობილი როგორც ღრმა ნერვული ქსელები. ეს ქსელები შექმნილია მონაცემთა იერარქიული წარმოდგენის შესასწავლად, რაც მათ საშუალებას აძლევს
იძლევა თუ არა Google-ის TensorFlow ჩარჩოს აბსტრაქციის დონის ამაღლების შესაძლებლობა მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებისას (მაგ. კოდირების კონფიგურაციით ჩანაცვლებით)?
Google TensorFlow ჩარჩო მართლაც საშუალებას აძლევს დეველოპერებს გაზარდონ აბსტრაქციის დონე მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებისას, რაც საშუალებას აძლევს კოდირების ჩანაცვლებას კონფიგურაციით. ეს ფუნქცია იძლევა მნიშვნელოვან უპირატესობას პროდუქტიულობისა და გამოყენების სიმარტივის თვალსაზრისით, რადგან ის ამარტივებს მანქანათმცოდნეობის მოდელების შექმნისა და დანერგვის პროცესს. ერთი
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
სწორია თუ არა, რომ თუ მონაცემთა ნაკრები დიდია, საჭიროა ნაკლები შეფასება, რაც ნიშნავს, რომ შეფასებისთვის გამოყენებული ნაკრების ფრაქცია შეიძლება შემცირდეს მონაცემთა ნაკრების გაზრდით?
მანქანათმცოდნეობის სფეროში, მონაცემთა ნაკრების ზომა გადამწყვეტ როლს ასრულებს შეფასების პროცესში. მონაცემთა ბაზის ზომასა და შეფასების მოთხოვნებს შორის კავშირი რთულია და დამოკიდებულია სხვადასხვა ფაქტორებზე. თუმცა, ზოგადად მართალია, რომ მონაცემთა ბაზის ზომის ზრდასთან ერთად, შეფასებისთვის გამოყენებული მონაცემთა ნაკრების ფრაქცია შეიძლება იყოს
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
შესაძლებელია თუ არა ადვილად გააკონტროლოთ (დამატებით და წაშლით) ფენების რაოდენობა და კვანძების რაოდენობა ცალკეულ შრეებში ღრმა ნერვული ქსელის (DNN) ფარული არგუმენტის სახით მოწოდებული მასივის შეცვლით?
მანქანათმცოდნეობის, კონკრეტულად ღრმა ნერვული ქსელების (DNNs) სფეროში, თითოეულ ფენაში ფენების და კვანძების რაოდენობის კონტროლი არის მოდელის არქიტექტურის პერსონალიზაციის ფუნდამენტური ასპექტი. Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში DNN-ებთან მუშაობისას, ფარული არგუმენტის სახით მოწოდებული მასივი გადამწყვეტ როლს თამაშობს
როგორ ამოვიცნოთ, რომ მოდელი გადაჭარბებულია?
იმის გასაგებად, არის თუ არა მოდელი ზედმეტად მორგებული, უნდა გვესმოდეს ზედმეტი მორგების კონცეფცია და მისი გავლენა მანქანათმცოდნეობაში. გადაჭარბება ხდება მაშინ, როდესაც მოდელი განსაკუთრებულად კარგად მუშაობს სავარჯიშო მონაცემებზე, მაგრამ ვერ განზოგადება ახალ, უხილავ მონაცემებზე. ეს ფენომენი საზიანოა მოდელის პროგნოზირების უნარისთვის და შეიძლება გამოიწვიოს ცუდი შესრულება
- გამოქვეყნებულია ხელოვნური ინტელექტი, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, პირველი ნაბიჯები მანქანაში სწავლის პროცესში, ღრმა ნერვული ქსელები და შემფასებლები
რა არის ნერვული ქსელები და ღრმა ნერვული ქსელები?
ნერვული ქსელები და ღრმა ნერვული ქსელები ფუნდამენტური ცნებებია ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანათმცოდნეობის სფეროში. ეს არის ძლიერი მოდელები, რომლებიც შთაგონებულია ადამიანის ტვინის სტრუქტურითა და ფუნქციონალობით, რომელსაც შეუძლია ისწავლოს და გააკეთოს წინასწარმეტყველება რთული მონაცემებიდან. ნერვული ქსელი არის გამოთვლითი მოდელი, რომელიც შედგება ურთიერთდაკავშირებული ხელოვნური ნეირონებისგან, რომელიც ასევე ცნობილია
რატომ უწოდებენ ღრმა ნერვულ ქსელებს ღრმა?
ღრმა ნერვულ ქსელებს უწოდებენ "ღრმას" მათი მრავალჯერადი შრის გამო, ვიდრე კვანძების რაოდენობის გამო. ტერმინი "ღრმა" გულისხმობს ქსელის სიღრმეს, რომელიც განისაზღვრება მასში არსებული ფენების რაოდენობით. თითოეული ფენა შედგება კვანძების ნაკრებისგან, რომლებიც ასევე ცნობილია როგორც ნეირონები, რომლებიც ასრულებენ გამოთვლებს შეყვანის შესახებ
რა უპირატესობები და უარყოფითი მხარეები აქვს DNN-ზე მეტი კვანძების დამატებას?
ღრმა ნერვულ ქსელში (DNN) მეტი კვანძის დამატებას შეიძლება ჰქონდეს როგორც დადებითი, ასევე უარყოფითი მხარეები. ამის გასაგებად, მნიშვნელოვანია გქონდეთ მკაფიო გაგება, თუ რა არის DNN და როგორ მუშაობს ისინი. DNN არის ხელოვნური ნერვული ქსელის ტიპი, რომელიც შექმნილია სტრუქტურისა და ფუნქციის იმიტაციისთვის
რა არის გაქრობის გრადიენტის პრობლემა?
გაქრობის გრადიენტის პრობლემა არის გამოწვევა, რომელიც წარმოიქმნება ღრმა ნერვული ქსელების ტრენინგში, კონკრეტულად გრადიენტზე დაფუძნებული ოპტიმიზაციის ალგორითმების კონტექსტში. ეს ეხება გრადიენტების ექსპონენციურად შემცირების საკითხს, როდესაც ისინი ავრცელებენ უკუღმა ღრმა ქსელის ფენებს სასწავლო პროცესის დროს. ამ ფენომენმა შეიძლება მნიშვნელოვნად შეაფერხოს კონვერგენცია
რა არის ღრმა ნერვული ქსელების გამოყენების ნაკლოვანებები ხაზოვან მოდელებთან შედარებით?
ღრმა ნერვულმა ქსელებმა მნიშვნელოვანი ყურადღება და პოპულარობა მოიპოვა ხელოვნური ინტელექტის სფეროში, განსაკუთრებით მანქანური სწავლების ამოცანების მხრივ. თუმცა, მნიშვნელოვანია იმის აღიარება, რომ ისინი არ არიან ნაკლოვანებების გარეშე ხაზოვან მოდელებთან შედარებით. ამ პასუხში ჩვენ განვიხილავთ ღრმა ნერვული ქსელების ზოგიერთ შეზღუდვას და რატომ არის ხაზოვანი
- 1
- 2