Ang neural network ay isang pangunahing bahagi ng malalim na pag-aaral, isang subfield ng artificial intelligence. Ito ay isang computational model na hango sa istraktura at paggana ng utak ng tao. Ang mga neural network ay binubuo ng ilang pangunahing bahagi, bawat isa ay may sariling partikular na papel sa proseso ng pag-aaral. Sa sagot na ito, tutuklasin natin ang mga bahaging ito nang detalyado at ipaliwanag ang kanilang kahalagahan.
1. Mga Neuron: Ang mga neuron ay ang pangunahing mga bloke ng pagbuo ng isang neural network. Tumatanggap sila ng mga input, nagsasagawa ng mga pagkalkula, at gumagawa ng mga output. Ang bawat neuron ay konektado sa iba pang mga neuron sa pamamagitan ng mga weighted na koneksyon. Tinutukoy ng mga timbang na ito ang lakas ng koneksyon at may mahalagang papel sa proseso ng pag-aaral.
2. Activation Function: Ang isang activation function ay nagpapakilala ng non-linearity sa neural network. Kinukuha nito ang timbang na kabuuan ng mga input mula sa nakaraang layer at gumagawa ng isang output. Kasama sa mga karaniwang activation function ang sigmoid function, tanh function, at rectified linear unit (ReLU) function. Ang pagpili ng activation function ay depende sa problemang nireresolba at ang nais na pag-uugali ng network.
3. Mga Layer: Ang isang neural network ay nakaayos sa mga layer, na binubuo ng maraming neuron. Ang input layer ay tumatanggap ng input data, ang output layer ay gumagawa ng huling output, at ang mga nakatagong layer ay nasa pagitan. Ang mga nakatagong layer ay nagbibigay-daan sa network na matuto ng mga kumplikadong pattern at representasyon. Ang lalim ng isang neural network ay tumutukoy sa bilang ng mga nakatagong layer na nilalaman nito.
4. Mga Timbang at Bias: Ang mga timbang at bias ay mga parameter na tumutukoy sa pag-uugali ng isang neural network. Ang bawat koneksyon sa pagitan ng mga neuron ay may nauugnay na timbang, na kumokontrol sa lakas ng koneksyon. Ang mga bias ay mga karagdagang parameter na idinagdag sa bawat neuron, na nagpapahintulot sa kanila na ilipat ang activation function. Sa panahon ng pagsasanay, ang mga timbang at bias na ito ay inaayos upang mabawasan ang error sa pagitan ng hinulaang at aktwal na mga output.
5. Loss Function: Ang pagkawala function ay sumusukat sa pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang output ng neural network at ang tunay na output. Sinusukat nito ang error at nagbibigay ng signal para sa network na i-update ang mga timbang at bias nito. Kasama sa mga karaniwang loss function ang mean squared error, cross-entropy, at binary cross-entropy. Ang pagpili ng function ng pagkawala ay depende sa problemang nireresolba at ang likas na katangian ng output.
6. Optimization Algorithm: Ang isang optimization algorithm ay ginagamit upang i-update ang mga timbang at bias ng isang neural network batay sa error na kinakalkula ng loss function. Ang gradient descent ay isang malawakang ginagamit na algorithm sa pag-optimize na paulit-ulit na inaayos ang mga timbang at bias sa direksyon ng pinakamatarik na pagbaba. Ang mga variant ng gradient descent, tulad ng stochastic gradient descent at Adam, ay nagsasama ng mga karagdagang diskarte upang mapahusay ang bilis at katumpakan ng convergence.
7. Backpropagation: Ang backpropagation ay isang pangunahing algorithm na ginagamit upang sanayin ang mga neural network. Kinakalkula nito ang gradient ng loss function na may paggalang sa mga timbang at bias ng network. Sa pamamagitan ng pagpapalaganap ng gradient na ito pabalik sa network, pinapayagan nito ang mahusay na pagkalkula ng mga kinakailangang update sa timbang. Ang backpropagation ay nagbibigay-daan sa network na matuto mula sa mga pagkakamali nito at mapabuti ang pagganap nito sa paglipas ng panahon.
Kabilang sa mga pangunahing bahagi ng isang neural network ang mga neuron, activation function, layers, weights at biases, loss functions, optimization algorithms, at backpropagation. Ang bawat bahagi ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa proseso ng pag-aaral, na nagpapahintulot sa network na magproseso ng kumplikadong data at gumawa ng mga tumpak na hula. Ang pag-unawa sa mga bahaging ito ay mahalaga para sa pagbuo at pagsasanay ng mga epektibong neural network.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow:
- Ang Keras ba ay isang mas mahusay na Deep Learning TensorFlow library kaysa sa TFlearn?
- Sa TensorFlow 2.0 at mas bago, hindi na direktang ginagamit ang mga session. Mayroon bang anumang dahilan upang gamitin ang mga ito?
- Ano ang isang mainit na encoding?
- Ano ang layunin ng pagtatatag ng koneksyon sa database ng SQLite at paglikha ng cursor object?
- Anong mga module ang na-import sa ibinigay na Python code snippet para sa paglikha ng istraktura ng database ng chatbot?
- Ano ang ilang key-value pairs na maaaring hindi kasama sa data kapag iniimbak ito sa isang database para sa isang chatbot?
- Paano nakakatulong ang pag-iimbak ng may-katuturang impormasyon sa isang database sa pamamahala ng malalaking halaga ng data?
- Ano ang layunin ng paglikha ng isang database para sa isang chatbot?
- Ano ang ilang mga pagsasaalang-alang kapag pumipili ng mga checkpoint at nagsasaayos sa lapad ng beam at bilang ng mga pagsasalin sa bawat input sa proseso ng hinuha ng chatbot?
- Bakit mahalagang patuloy na subukan at tukuyin ang mga kahinaan sa pagganap ng isang chatbot?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLTF Deep Learning sa TensorFlow
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: pagpapakilala (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Panimula sa malalim na pag-aaral gamit ang mga neural network at TensorFlow (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit