Neironu tīkls ir dziļās mācīšanās pamatkomponents, mākslīgā intelekta apakšlauks. Tas ir skaitļošanas modelis, ko iedvesmojusi cilvēka smadzeņu struktūra un darbība. Neironu tīkli sastāv no vairākiem galvenajiem komponentiem, no kuriem katram ir sava īpaša loma mācību procesā. Šajā atbildē mēs detalizēti izpētīsim šos komponentus un izskaidrosim to nozīmi.
1. Neironi: neironi ir neironu tīkla pamatelementi. Viņi saņem ievadi, veic aprēķinus un ražo izejas. Katrs neirons ir savienots ar citiem neironiem, izmantojot svērtus savienojumus. Šie svari nosaka savienojuma stiprumu un tiem ir izšķiroša nozīme mācību procesā.
2. Aktivizācijas funkcija: aktivizācijas funkcija ievieš neironu tīklā nelinearitāti. Tas ņem svērto ievades summu no iepriekšējā slāņa un rada izvadi. Izplatītās aktivizācijas funkcijas ietver sigmoīda funkciju, tanh funkciju un rektificētas lineārās vienības (ReLU) funkciju. Aktivizācijas funkcijas izvēle ir atkarīga no risināmās problēmas un vēlamās tīkla darbības.
3. Slāņi: neironu tīkls ir sakārtots slāņos, kas sastāv no vairākiem neironiem. Ievades slānis saņem ievades datus, izvades slānis rada galīgo izvadi, un slēptie slāņi atrodas starp tiem. Slēptie slāņi ļauj tīklam apgūt sarežģītus modeļus un attēlojumus. Neironu tīkla dziļums attiecas uz tajā ietverto slēpto slāņu skaitu.
4. Svari un novirzes: Svari un novirzes ir parametri, kas nosaka neironu tīkla uzvedību. Katram savienojumam starp neironiem ir saistīts svars, kas kontrolē savienojuma stiprumu. Novirzes ir papildu parametri, kas pievienoti katram neironam, ļaujot tiem mainīt aktivizācijas funkciju. Apmācības laikā šie svari un novirzes tiek pielāgoti, lai samazinātu kļūdu starp prognozēto un faktisko rezultātu.
5. Zaudējuma funkcija: zudumu funkcija mēra neatbilstību starp prognozēto neironu tīkla izvadi un patieso izvadi. Tas kvantitatīvi nosaka kļūdu un nodrošina tīklam signālu, lai tas atjauninātu svaru un novirzes. Kopējās zudumu funkcijas ietver vidējo kvadrātisko kļūdu, šķērsentropiju un bināro šķērsentropiju. Zaudējuma funkcijas izvēle ir atkarīga no risināmās problēmas un izvades veida.
6. Optimizācijas algoritms: optimizācijas algoritms tiek izmantots, lai atjauninātu neironu tīkla svarus un novirzes, pamatojoties uz kļūdu, ko aprēķina zaudējuma funkcija. Gradienta nolaišanās ir plaši izmantots optimizācijas algoritms, kas iteratīvi pielāgo svarus un novirzes stāvākās nolaišanās virzienā. Gradienta nolaišanās varianti, piemēram, stohastiskā gradienta nolaišanās un Adam, ietver papildu metodes, lai uzlabotu konverģences ātrumu un precizitāti.
7. Backpropagation: Backpropagation ir galvenais algoritms, ko izmanto, lai apmācītu neironu tīklus. Tas aprēķina zaudējuma funkcijas gradientu attiecībā uz tīkla svariem un novirzēm. Izplatot šo gradientu atpakaļ tīklā, tas ļauj efektīvi aprēķināt nepieciešamos svara atjauninājumus. Backpropagation ļauj tīklam mācīties no savām kļūdām un laika gaitā uzlabot tā veiktspēju.
Neironu tīkla galvenie komponenti ir neironi, aktivizācijas funkcijas, slāņi, svērumi un novirzes, zaudēšanas funkcijas, optimizācijas algoritmi un atpakaļejoša izplatīšana. Katram komponentam ir izšķiroša nozīme mācību procesā, ļaujot tīklam apstrādāt sarežģītus datus un veikt precīzas prognozes. Šo komponentu izpratne ir būtiska, lai izveidotu un apmācītu efektīvus neironu tīklus.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow:
- Vai Keras ir labāka Deep Learning TensorFlow bibliotēka nekā TFlearn?
- TensorFlow 2.0 un jaunākās versijās sesijas vairs netiek tieši izmantotas. Vai ir kāds iemesls tos izmantot?
- Kas ir viens karstais kodējums?
- Kāds ir nolūks izveidot savienojumu ar SQLite datu bāzi un izveidot kursora objektu?
- Kādi moduļi tiek importēti nodrošinātajā Python koda fragmentā, lai izveidotu tērzēšanas robota datu bāzes struktūru?
- Kādi ir daži atslēgu un vērtību pāri, kurus var izslēgt no datiem, saglabājot tos tērzēšanas robota datubāzē?
- Kā atbilstošas informācijas glabāšana datu bāzē palīdz pārvaldīt lielu datu apjomu?
- Kāds ir tērzēšanas robota datu bāzes izveides mērķis?
- Kādi apsvērumi jāņem vērā, izvēloties kontrolpunktus un pielāgojot stara platumu un tulkojumu skaitu katrai ievadei tērzēšanas robota secinājumu procesā?
- Kāpēc ir svarīgi pastāvīgi pārbaudīt un identificēt tērzēšanas robota darbības nepilnības?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā EITC/AI/DLTF Deep Learning ar TensorFlow