Kāpēc CNN izvades slānim suņu un kaķu identificēšanai ir tikai 2 mezgli?
Konvolucionālā neironu tīkla (CNN) izvades slānim suņu un kaķu identificēšanai parasti ir tikai 2 mezgli klasifikācijas uzdevuma binārā rakstura dēļ. Šajā konkrētajā gadījumā mērķis ir noteikt, vai ievades attēls pieder "suņu" vai "kaķu" klasei. Tā rezultātā izlaide
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Konvolucionālā neironu tīkla izmantošana suņu un kaķu identificēšanai, Tīkla veidošana, Eksāmenu apskats
Kāda ir atšķirība starp izvades slāni un slēptajiem slāņiem neironu tīkla modelī TensorFlow?
Izvades slānis un slēptie slāņi neironu tīkla modelī TensorFlow kalpo atšķirīgiem mērķiem un tiem ir atšķirīgas īpašības. Izpratne par atšķirību starp šiem slāņiem ir ļoti svarīga, lai efektīvi izstrādātu un apmācītu neironu tīklus. Izvades slānis ir neironu tīkla modeļa pēdējais slānis, kas ir atbildīgs par vēlamās izejas vai
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, TensorFlow, Neironu tīkla 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
Izskaidrojiet piemērā izmantotā neironu tīkla arhitektūru, iekļaujot aktivizācijas funkcijas un vienību skaitu katrā slānī.
Piemērā izmantotā neironu tīkla arhitektūra ir uz priekšu vērsts neironu tīkls ar trīs slāņiem: ievades slāni, slēpto slāni un izvades slāni. Ievades slānis sastāv no 784 vienībām, kas atbilst pikseļu skaitam ievades attēlā. Katra ievades slāņa vienība apzīmē intensitāti
Kāda ir izvades slāņa loma attēlu klasifikatorā, kas izveidots, izmantojot TensorFlow?
Izvades slānim ir izšķiroša loma attēlu klasifikatorā, kas izveidots, izmantojot TensorFlow. Kā neironu tīkla pēdējais slānis tas ir atbildīgs par vēlamās izvades vai prognozes izveidi, pamatojoties uz ievades attēlu. Izvades slānis sastāv no viena vai vairākiem neironiem, no kuriem katrs pārstāv noteiktu klasi vai kategoriju
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/TFF TensorFlow pamati, Ievads TensorFlow, Attēlu klasifikatora veidošana, Eksāmenu apskats