Vai dziļo mācīšanos var interpretēt kā tāda modeļa definēšanu un apmācību, kura pamatā ir dziļais neironu tīkls (DNN)?
Padziļinātu mācīšanos patiešām var interpretēt kā tāda modeļa definēšanu un apmācību, kura pamatā ir dziļais neironu tīkls (DNN). Dziļā mācīšanās ir mašīnmācības apakšnozare, kas koncentrējas uz mākslīgo neironu tīklu apmācību ar vairākiem slāņiem, kas pazīstami arī kā dziļie neironu tīkli. Šie tīkli ir paredzēti, lai apgūtu hierarhiskus datu attēlojumus, tos iespējojot
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Vai Google TensorFlow ietvars ļauj paaugstināt abstrakcijas līmeni mašīnmācīšanās modeļu izstrādē (piemēram, aizstājot kodēšanu ar konfigurāciju)?
Google TensorFlow sistēma patiešām ļauj izstrādātājiem palielināt abstrakcijas līmeni mašīnmācīšanās modeļu izstrādē, ļaujot kodēšanu aizstāt ar konfigurāciju. Šī funkcija nodrošina ievērojamu priekšrocību produktivitātes un lietošanas vienkāršības ziņā, jo tā vienkāršo mašīnmācīšanās modeļu izveides un izvietošanas procesu. Viens
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Vai ir pareizi, ka, ja datu kopa ir liela, ir nepieciešams mazāk novērtēt, kas nozīmē, ka novērtēšanai izmantotās datu kopas daļu var samazināt, palielinot datu kopas lielumu?
Mašīnmācīšanās jomā datu kopas lielumam ir izšķiroša nozīme novērtēšanas procesā. Saikne starp datu kopas lielumu un novērtēšanas prasībām ir sarežģīta un atkarīga no dažādiem faktoriem. Tomēr parasti ir taisnība, ka, palielinoties datu kopas lielumam, novērtēšanai izmantotā datu kopas daļa var būt
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Vai var viegli kontrolēt (pievienojot un noņemot) slāņu skaitu un mezglu skaitu atsevišķos slāņos, mainot masīvu, kas tiek piegādāts kā dziļā neironu tīkla (DNN) slēptais arguments?
Mašīnmācības jomā, jo īpaši dziļajos neironu tīklos (DNN), iespēja kontrolēt slāņu un mezglu skaitu katrā slānī ir modeļa arhitektūras pielāgošanas būtisks aspekts. Strādājot ar DNN Google Cloud Machine Learning kontekstā, masīvam, kas tiek piegādāts kā slēptais arguments, ir izšķiroša nozīme.
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Kā atpazīt, ka modelis ir pārslogots?
Lai atpazītu, vai modelis ir pārāk pielāgots, ir jāsaprot pārmērīgas uzstādīšanas jēdziens un tā ietekme uz mašīnmācību. Pārmērīga pielāgošana notiek, ja modelis īpaši labi darbojas apmācību datos, bet nespēj vispārināt uz jauniem, neredzētiem datiem. Šī parādība kaitē modeļa prognozēšanas spējai un var izraisīt sliktu veiktspēju
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Kas ir neironu tīkli un dziļie neironu tīkli?
Neironu tīkli un dziļie neironu tīkli ir pamatjēdzieni mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās jomā. Tie ir spēcīgi modeļi, ko iedvesmojusi cilvēka smadzeņu struktūra un funkcionalitāte, kas spēj mācīties un prognozēt, pamatojoties uz sarežģītiem datiem. Neironu tīkls ir skaitļošanas modelis, kas sastāv no savstarpēji savienotiem mākslīgiem neironiem, kas pazīstami arī
Kāpēc dziļos neironu tīklus sauc par dziļajiem?
Dziļie neironu tīkli tiek saukti par "dziļiem" to vairāku slāņu, nevis mezglu skaita dēļ. Termins "dziļš" attiecas uz tīkla dziļumu, ko nosaka tajā esošo slāņu skaits. Katrs slānis sastāv no mezglu kopas, ko sauc arī par neironiem, kas veic ievades aprēķinus.
Kādas ir vairāku mezglu pievienošanas priekšrocības un trūkumi DNN?
Vairāku mezglu pievienošanai dziļajam neironu tīklam (DNN) var būt gan priekšrocības, gan trūkumi. Lai tos saprastu, ir svarīgi skaidri saprast, kas ir DNN un kā tie darbojas. DNN ir mākslīgā neironu tīkla veids, kas ir paredzēts, lai atdarinātu tīkla struktūru un funkcijas
- Publicēta Mākslīgais intelekts, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Pirmie soļi mašīnmācībā, Dziļi neironu tīkli un novērtētāji
Kas ir izzūdoša gradienta problēma?
Izzūdošā gradienta problēma ir izaicinājums, kas rodas dziļo neironu tīklu apmācībā, īpaši uz gradientu balstītu optimizācijas algoritmu kontekstā. Tas attiecas uz jautājumu par eksponenciāli samazinošiem gradientiem, kad tie mācību procesa laikā izplatās atpakaļ pa dziļā tīkla slāņiem. Šī parādība var ievērojami kavēt konverģenci
Kādi ir dziļo neironu tīklu izmantošanas trūkumi salīdzinājumā ar lineārajiem modeļiem?
Dziļie neironu tīkli ir ieguvuši ievērojamu uzmanību un popularitāti mākslīgā intelekta jomā, jo īpaši mašīnmācības uzdevumos. Tomēr ir svarīgi atzīt, ka salīdzinājumā ar lineārajiem modeļiem tiem ir trūkumi. Šajā atbildē mēs izpētīsim dažus dziļo neironu tīklu ierobežojumus un to, kāpēc tie ir lineāri
- 1
- 2