Vai šis apgalvojums ir patiess vai nepatiess "Neironu tīkla klasifikācijas rezultātam jābūt varbūtības sadalījumam starp klasēm."
Mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši dziļās mācīšanās jomā, klasifikācijas neironu tīkli ir galvenie rīki tādiem uzdevumiem kā attēlu atpazīšana, dabiskās valodas apstrāde un citi. Apspriežot klasifikācijas neironu tīkla izvadi, ir ļoti svarīgi saprast varbūtības sadalījuma starp klasēm jēdzienu. Paziņojums, ka
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch, Ievads, Ievads dziļās mācībās ar Python un Pytorch
Kādos apstākļos nejauša lieluma entropija pazūd, un ko tas nozīmē par mainīgo?
Gadījuma lieluma entropija attiecas uz nenoteiktības vai nejaušības apjomu, kas saistīts ar mainīgo. Kiberdrošības jomā, jo īpaši kvantu kriptogrāfijā, ir ļoti svarīgi izprast apstākļus, kādos izzūd nejauša lieluma entropija. Šīs zināšanas palīdz novērtēt kriptogrāfijas sistēmu drošību un uzticamību. Entropija
- Publicēta Kiberdrošība, EITC/IS/QCF kvantu kriptogrāfijas pamati, Entropija, Klasiskā entropija, Eksāmenu apskats
Kā mainās nejaušā lieluma entropija, ja varbūtība ir vienmērīgi sadalīta starp rezultātiem, salīdzinot ar gadījumu, kad tā ir novirzīta uz vienu iznākumu?
Kiberdrošības jomā, kvantu kriptogrāfijas pamati, entropijas jēdzienam ir izšķiroša nozīme kriptogrāfijas sistēmu drošības izpratnē. Entropija mēra nenoteiktību vai nejaušību, kas saistīta ar gadījuma mainīgo, kas šajā kontekstā var būt kriptogrāfijas algoritma rezultāti vai slepenās atslēgas vērtības. Klasiskā
- Publicēta Kiberdrošība, EITC/IS/QCF kvantu kriptogrāfijas pamati, Entropija, Klasiskā entropija, Eksāmenu apskats
Kā klasiskā entropija mēra nenoteiktību vai nejaušību noteiktā sistēmā?
Klasiskā entropija ir fundamentāls jēdziens informācijas teorijas jomā, kas mēra nenoteiktību vai nejaušību noteiktā sistēmā. Tas nodrošina kvantitatīvu mērījumu informācijas apjomam, kas nepieciešams, lai aprakstītu sistēmas stāvokli vai ar eksperimenta iznākumu saistītās nenoteiktības apjomu. Lai saprastu, kā
- Publicēta Kiberdrošība, EITC/IS/QCF kvantu kriptogrāfijas pamati, Entropija, Klasiskā entropija, Eksāmenu apskats
Kā AI Pong spēlē tiek attēlota neironu tīkla modeļa izvade?
AI Pong spēlē, kas ieviesta, izmantojot TensorFlow.js, neironu tīkla modeļa izvade tiek attēlota tā, lai spēle varētu pieņemt lēmumus un reaģēt uz spēlētāja darbībām. Lai saprastu, kā tas tiek panākts, iedziļināsimies spēles mehānikas detaļās un neironu tīkla lomā
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow, Padziļināta mācīšanās pārlūkprogrammā ar TensorFlow.js, AI teniss vietnē TensorFlow.js, Eksāmenu apskats
Ko apraksta Šrēdingera vienādojums brīvai daļiņai vienā dimensijā?
Šrēdingera vienādojums brīvai daļiņai vienā dimensijā ir kvantu mehānikas pamatvienādojums, kas apraksta daļiņas uzvedību bez ārējiem spēkiem, kas uz to iedarbojas. Tas nodrošina daļiņas viļņu funkcijas matemātisku attēlojumu, kas kodē varbūtības sadalījumu daļiņas atrašanai dažādās pozīcijās.
- Publicēta Kvantu informācija, EITC/QI/QIF kvantu informācijas pamati, Instrukcija kvotu ieviešanai, Šrēdingera vienādojums 1D brīvai daļiņai, Eksāmenu apskats
Kā tiek aprakstīts elektrona stāvoklis vienkāršotajā viendimensionālajā modelī un kāda ir koeficienta αsubJ nozīme?
Vienkāršotajā viendimensionālajā modelī elektrona stāvokli apraksta ar nepārtrauktu kvantu stāvokli. Tas nozīmē, ka elektrona pozīcija un impulss var iegūt jebkuru vērtību noteiktā diapazonā. Elektrona stāvokli attēlo viļņa funkcija, kas ir matemātiska funkcija, kas apraksta varbūtības amplitūdu
- Publicēta Kvantu informācija, EITC/QI/QIF kvantu informācijas pamati, Instrukcija kvotu ieviešanai, Nepārtraukti kvantu stāvokļi, Eksāmenu apskats
Kāpēc noteikšanas varbūtība dubultā spraugas eksperimentā nav vienāda ar katras spraugas varbūtību summu atsevišķi?
Divkāršās spraugas eksperiments ir fundamentāls eksperiments kvantu mehānikā, kas parāda matērijas viļņu-daļiņu dualitāti un kvantu sistēmu varbūtības raksturu. Šajā eksperimentā daļiņu, piemēram, elektronu vai fotonu, stars tiek virzīts pret barjeru ar divām šaurām spraugām. Daļiņas iziet cauri spraugām un rada
Kāds ir softmax aktivizācijas funkcijas izmantošanas mērķis neironu tīkla modeļa izvades slānī?
Softmax aktivizācijas funkcijas izmantošanas mērķis neironu tīkla modeļa izvades slānī ir pārveidot iepriekšējā slāņa izvadus varbūtības sadalījumā pa vairākām klasēm. Šī aktivizācijas funkcija ir īpaši noderīga klasifikācijas uzdevumos, kuru mērķis ir piešķirt ievadi vienam no vairākiem iespējamiem