Kas yra neuroninis tinklas?
Neuroninis tinklas yra skaičiavimo modelis, įkvėptas žmogaus smegenų struktūros ir veikimo. Tai yra pagrindinis dirbtinio intelekto komponentas, ypač mašininio mokymosi srityje. Neuroniniai tinklai yra skirti apdoroti ir interpretuoti sudėtingus duomenų modelius ir ryšius, leidžiančius jiems numatyti, atpažinti modelius ir išspręsti
Kuris algoritmas tinka kuriam duomenų šablonui?
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje, norint pasiekti tikslių ir efektyvių rezultatų, labai svarbu pasirinkti tinkamiausią algoritmą konkrečiam duomenų modeliui. Skirtingi algoritmai yra sukurti tvarkyti tam tikrų tipų duomenų šablonus, o jų savybių supratimas gali labai pagerinti mašininio mokymosi modelių našumą. Panagrinėkime įvairius algoritmus
Ar gilus mokymasis gali būti interpretuojamas kaip modelio, pagrįsto giliuoju neuroniniu tinklu (DNN) apibrėžimas ir mokymas?
Gilus mokymasis iš tikrųjų gali būti interpretuojamas kaip modelio, pagrįsto giliuoju neuroniniu tinklu (DNN), apibrėžimas ir mokymas. Gilusis mokymasis yra mašininio mokymosi polaukis, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas kelių sluoksnių dirbtinių neuroninių tinklų, dar vadinamų giliaisiais neuroniniais tinklais, mokymui. Šie tinklai yra skirti mokytis hierarchinių duomenų vaizdų ir juos įgalinti
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Kaip atpažinti, kad modelis permontuotas?
Norint atpažinti, ar modelis yra per daug pritaikytas, reikia suprasti per didelio pritaikymo sąvoką ir jos pasekmes mašininiam mokymuisi. Per didelis pritaikymas įvyksta, kai modelis ypač gerai veikia pagal mokymo duomenis, bet nesugeba apibendrinti iki naujų, nematytų duomenų. Šis reiškinys kenkia modelio nuspėjamumui ir gali lemti prastą veikimą
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“, Pirmieji mašininio mokymosi žingsniai, Gilūs neuroniniai tinklai ir įverčiai
Ką reiškia įvesties kanalų skaičius (1-asis nn.Conv2d parametras)?
Įvesties kanalų skaičius, kuris yra pirmasis PyTorch funkcijos nn.Conv2d parametras, nurodo funkcijų žemėlapių arba kanalų skaičių įvesties vaizde. Jis nėra tiesiogiai susijęs su vaizdo „spalvų“ reikšmių skaičiumi, o veikiau parodo skirtingų savybių ar raštų, kuriuos
Kada atsiranda perkrovimas?
Perteklinis pritaikymas vyksta dirbtinio intelekto srityje, ypač pažangaus gilaus mokymosi srityje, tiksliau neuroniniuose tinkluose, kurie yra šios srities pagrindas. Pernelyg pritaikymas yra reiškinys, atsirandantis, kai mašininio mokymosi modelis yra per gerai apmokytas tam tikram duomenų rinkiniui tiek, kad jis tampa pernelyg specializuotas.
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/ADL pažangus giluminis mokymasis, Neuronų tinklai, Neuroninių tinklų pamatai
Kas yra neuroniniai tinklai ir gilieji neuroniniai tinklai?
Neuroniniai tinklai ir gilieji neuroniniai tinklai yra pagrindinės sąvokos dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi srityje. Tai galingi modeliai, įkvėpti žmogaus smegenų struktūros ir funkcionalumo, galintys mokytis ir daryti prognozes iš sudėtingų duomenų. Neuroninis tinklas yra skaičiavimo modelis, sudarytas iš tarpusavyje sujungtų dirbtinių neuronų, taip pat žinomų
Kokie yra literatūros šaltiniai apie mašininį mokymąsi mokant AI algoritmus?
Mašinų mokymasis yra esminis AI algoritmų mokymo aspektas, nes jis leidžia kompiuteriams mokytis ir tobulėti iš patirties be aiškiai užprogramuotų. Norint visapusiškai suprasti mašininį mokymąsi mokant AI algoritmus, būtina ištirti atitinkamus literatūros šaltinius. Šiame atsakyme pateiksiu išsamų literatūros sąrašą
Kokie yra daugiau mazgų pridėjimo prie DNN privalumai ir trūkumai?
Daugiau mazgų įtraukimas į gilųjį neuronų tinklą (DNN) gali turėti ir privalumų, ir trūkumų. Norint tai suprasti, svarbu aiškiai suprasti, kas yra DNN ir kaip jie veikia. DNN yra dirbtinio neuroninio tinklo tipas, sukurtas imituoti jo struktūrą ir funkciją
Koks yra epochų panaudojimo giliajame mokyme tikslas?
Epochų panaudojimo giliame mokyme tikslas yra treniruoti neuroninį tinklą, kartotiškai pateikiant mokymo duomenis modeliui. Epocha apibrėžiama kaip vienas visas perėjimas per visą mokymo duomenų rinkinį. Kiekvienos epochos metu modelis atnaujina savo vidinius parametrus pagal klaidą, kurią daro prognozuodamas išvestį
- paskelbta Dirbtinis intelektas, Gilus EITC/AI/DLPP mokymasis naudojant „Python“ ir „PyTorch“, Pažanga giliai mokantis, Modelio analizė, Egzamino peržiūra