Ano ang isang neural network?
Ang neural network ay isang computational model na inspirasyon ng istraktura at paggana ng utak ng tao. Ito ay isang pangunahing bahagi ng artificial intelligence, partikular sa larangan ng machine learning. Ang mga neural network ay idinisenyo upang iproseso at bigyang-kahulugan ang mga kumplikadong pattern at relasyon sa data, na nagpapahintulot sa kanila na gumawa ng mga hula, kilalanin ang mga pattern, at lutasin
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Malaking data para sa mga modelo ng pagsasanay sa cloud
Ano ang nawawalang gradient na problema?
Ang nawawalang problema sa gradient ay isang hamon na lumitaw sa pagsasanay ng mga malalim na neural network, partikular sa konteksto ng mga algorithm ng pag-optimize na nakabatay sa gradient. Ito ay tumutukoy sa isyu ng exponentially diminishing gradients habang sila ay nagpapalaganap pabalik sa mga layer ng isang malalim na network sa panahon ng proseso ng pag-aaral. Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay maaaring makabuluhang hadlangan ang convergence
Paano kinakalkula ang pagkawala sa panahon ng proseso ng pagsasanay?
Sa panahon ng proseso ng pagsasanay ng isang neural network sa larangan ng malalim na pag-aaral, ang pagkawala ay isang mahalagang sukatan na sumusukat sa pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang output ng modelo at ang aktwal na target na halaga. Ito ay nagsisilbing sukatan kung gaano kahusay natututo ang network na tantiyahin ang nais na function. Maintindihan
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch, Neural network, Modelo ng pagsasanay, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng backpropagation sa pagsasanay sa mga CNN?
Ang backpropagation ay nagsisilbi ng isang mahalagang papel sa pagsasanay ng Convolutional Neural Networks (CNNs) sa pamamagitan ng pagpapagana sa network na matutunan at i-update ang mga parameter nito batay sa error na ginagawa nito sa panahon ng forward pass. Ang layunin ng backpropagation ay upang mahusay na kalkulahin ang mga gradient ng mga parameter ng network na may paggalang sa isang naibigay na function ng pagkawala, na nagbibigay-daan para sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga koneksyon na neural network (CNN), Panimula sa convolutional neural network (CNN), Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang papel ng optimizer sa TensorFlow kapag nagpapatakbo ng neural network?
Ang optimizer ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa proseso ng pagsasanay ng isang neural network sa TensorFlow. Ito ay responsable para sa pagsasaayos ng mga parameter ng network upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang output at ang aktwal na output ng network. Sa madaling salita, ang optimizer ay naglalayong i-optimize ang pagganap ng
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, TensorFlow, Pagpapatakbo ng network, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang backpropagation at paano ito nakakatulong sa proseso ng pagkatuto?
Ang backpropagation ay isang pangunahing algorithm sa larangan ng artificial intelligence, partikular sa domain ng malalim na pag-aaral gamit ang mga neural network. Ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa proseso ng pag-aaral sa pamamagitan ng pagpapagana sa network na ayusin ang mga timbang at bias nito batay sa error sa pagitan ng hinulaang output at aktwal na output. Ang error na ito ay
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral gamit ang mga neural network at TensorFlow, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano natututo ang isang neural network sa panahon ng proseso ng pagsasanay?
Sa panahon ng proseso ng pagsasanay, natututo ang isang neural network sa pamamagitan ng pagsasaayos ng mga timbang at bias ng mga indibidwal na neuron nito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang mga output nito at ang nais na mga output. Ang pagsasaayos na ito ay nakakamit sa pamamagitan ng isang umuulit na algorithm sa pag-optimize na tinatawag na backpropagation, na siyang pundasyon ng pagsasanay sa mga neural network. Upang maunawaan kung paano a
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral gamit ang mga neural network at TensorFlow, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang mga neural network at paano ito gumagana?
Ang mga neural network ay isang pangunahing konsepto sa larangan ng artificial intelligence at deep learning. Ang mga ito ay mga modelo ng computational na inspirasyon ng istraktura at paggana ng utak ng tao. Ang mga modelong ito ay binubuo ng magkakaugnay na mga node, o mga artipisyal na neuron, na nagpoproseso at nagpapadala ng impormasyon. Sa core ng isang neural network ay mga layer ng neurons. Ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, pagpapakilala, Panimula sa malalim na pag-aaral gamit ang mga neural network at TensorFlow, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano natutunan ang mga filter sa isang convolutional neural network?
Sa larangan ng convolutional neural network (CNNs), ang mga filter ay may mahalagang papel sa pag-aaral ng mga makabuluhang representasyon mula sa input data. Ang mga filter na ito, na kilala rin bilang mga kernel, ay natutunan sa pamamagitan ng prosesong tinatawag na pagsasanay, kung saan inaayos ng CNN ang mga parameter nito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng hinulaang at aktwal na mga output. Ang prosesong ito ay karaniwang nakakamit gamit ang pag-optimize
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Panimula sa TensorFlow, Ipinakikilala ang mga convolutional neural network, Pagsusuri sa pagsusulit