Kas ir neironu tīkls?
Neironu tīkls ir skaitļošanas modelis, kuru iedvesmojusi cilvēka smadzeņu struktūra un darbība. Tā ir būtiska mākslīgā intelekta sastāvdaļa, īpaši mašīnmācības jomā. Neironu tīkli ir paredzēti, lai apstrādātu un interpretētu sarežģītus datu modeļus un attiecības, ļaujot tiem veikt prognozes, atpazīt modeļus un atrisināt.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Turpmākie soļi mašīnmācībā, Lieli dati apmācības modeļiem mākonī
Kā aktivizēšanas funkcija neironu tīklā nosaka, vai neirons "uzliesmo" vai nē?
Neironu tīkla aktivizācijas funkcijai ir izšķiroša nozīme, nosakot, vai neirons "uzliesmo" vai nē. Tā ir matemātiska funkcija, kas ņem neironā ievades svērto summu un rada izvadi. Pēc tam šo izvadi izmanto, lai noteiktu neirona aktivācijas stāvokli, kas savukārt ietekmē
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch, Eksāmenu apskats
Kāda ir aktivizācijas funkcija, ko izmanto dziļā neironu tīkla modelī vairāku klašu klasifikācijas problēmām?
Daudzu klašu klasifikācijas problēmu dziļās mācīšanās jomā dziļā neironu tīkla modelī izmantotajai aktivizācijas funkcijai ir izšķiroša nozīme, nosakot katra neirona izvadi un galu galā modeļa kopējo veiktspēju. Aktivizācijas funkcijas izvēle var ievērojami ietekmēt modeļa spēju apgūt sarežģītus modeļus un
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Neironu tīkla apmācība, lai spēlētu spēli ar TensorFlow un Open AI, Apmācības modelis, Eksāmenu apskats
Kā neironu tīkla modelī tiek noteikts novirzes skaits izvades slānī?
Neironu tīkla modelī novirzes skaitu izvades slānī nosaka neironu skaits izvades slānī. Katram neironam izvades slānī ir nepieciešams novirzes termins, kas jāpievieno tā svērtajai ievades datu summai, lai ieviestu elastības un kontroles līmeni
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow, Neironu tīkla modelis, Eksāmenu apskats
Kāda ir aktivizācijas funkcija, ko izmanto neironu tīkla pēdējā slānī krūts vēža klasifikācijai?
Aktivizācijas funkcija, ko izmanto neironu tīkla pēdējā slānī krūts vēža klasifikācijai, parasti ir sigmoīdā funkcija. Sigmoīda funkcija ir nelineāra aktivizācijas funkcija, kas kartē ievades vērtības diapazonā no 0 līdz 1. To parasti izmanto binārās klasifikācijas uzdevumos, kuru mērķis ir klasificēt.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, TensorFlow Google kolaboratorijā, Dziļa neironu tīkla izveide ar TensorFlow Colab, Eksāmenu apskats
Kā aktivizācijas funkcija "relu" filtrē vērtības neironu tīklā?
Aktivizācijas funkcijai "relu" ir izšķiroša nozīme vērtību filtrēšanā neironu tīklā mākslīgā intelekta un dziļās mācīšanās jomā. "Relu" nozīmē Rectified Linear Unit, un tā ir viena no visbiežāk izmantotajām aktivizācijas funkcijām, pateicoties tās vienkāršībai un efektivitātei. Relu funkcija filtrē vērtības pēc
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Ievads TensorFlow, Pamata redze datorā ar ML, Eksāmenu apskats