Tora neuralî hêmanek bingehîn a fêrbûna kûr e, jêrzemîna îstîxbarata sûnî. Ew modelek hesabker e ku ji avahî û fonksiyona mejiyê mirovan îlhama xwe digire. Tora neuralî ji çend hêmanên sereke pêk tên, ku her yek di pêvajoya fêrbûnê de rola xwe ya taybetî heye. Di vê bersivê de, em ê van pêkhateyan bi berfirehî vekolin û girîngiya wan rave bikin.
1. Nûron: Nûron blokên bingehîn ên avakirina tora neuralî ne. Ew inputan distînin, hesaban dikin, û hilberan çêdikin. Her neuron bi girêdanên giran ve bi neuronên din ve girêdayî ye. Van giranan hêza girêdanê diyar dikin û di pêvajoya fêrbûnê de rolek girîng dilîzin.
2. Fonksîyona Çalakkirinê: Fonksîyonek aktîvkirinê ne-xêzbûnê dixe nav tora neuralî. Ew berhevoka giran a têketinê ji qata berê digire û hilberek çêdike. Fonksiyonên aktîfkirina hevpar fonksiyona sigmoîd, fonksiyona tanh, û fonksiyona yekîneya xêzikê ya rastkirî (ReLU) vedigire. Hilbijartina fonksiyona çalakkirinê bi pirsgirêka ku tê çareser kirin û tevgera xwestî ya torê ve girêdayî ye.
3. Tebeq: Tora neuralî di qatan de hatiye birêxistinkirin, ku ji gelek noyronan pêk tên. Tebeqeya têketinê daneya têketinê distîne, qata derketinê hilberîna dawîn çêdike, û qatên veşartî di navberê de ne. Qatên veşartî dihêle ku torê fêrî şêwaz û temsîlên tevlihev bibe. Kûrahiya tora neuralî hejmara qatên veşartî yên ku tê de hene vedibêje.
4. Weights and Biases: Weights and biases parametreyên ku tevgera tora neuralî diyar dikin. Her girêdanek di navbera neuronan de giraniyek têkildar heye, ku hêza pêwendiyê kontrol dike. Biases parametreyên din in ku li her neuronê têne zêdekirin, ku dihêle ku ew fonksiyona çalakkirinê biguhezînin. Di dema perwerdehiyê de, ev giranî û bias têne verast kirin da ku xeletiya di navbera encamên pêşbînîkirî û rastîn de kêm bikin.
5. Fonksiyona windakirinê: Fonksiyona windabûnê nakokiya di navbera hilberîna pêşbînkirî ya tora neuralî û hilberîna rastîn de dipîve. Ew xeletiyê jimare dike û ji torê re îşaretek peyda dike ku giranî û nerînên xwe nûve bike. Fonksiyonên windabûna hevpar di nav de xeletiya çargoşeya navîn, xaça-entropî, û xaça-entropiya binary. Hilbijartina fonksiyona windabûnê bi pirsgirêka ku tê çareser kirin û cewhera hilberê ve girêdayî ye.
6. Algorîtmaya Optimîzasyonê: Algorîtmayek optimîzasyonê ji bo nûvekirina giranî û nerîtên tora neuralî li ser bingeha xeletiya ku ji hêla fonksiyona windabûnê ve hatî hesibandin tê bikar anîn. Daketina gradient algorîtmayek optimîzasyonê ya ku bi berfirehî tê bikar anîn e ku bi dûbare giranî û nerîtan di rêça daketina herî asê de rast dike. Guhertoyên daketina gradientê, mîna daketina gradientê ya stochastic û Adam, teknîkên din vedihewîne da ku lez û rastbûna hevgirtinê baştir bike.
7. Paşpropagasyon: Paşpropagasyon algorîtmayek sereke ye ku ji bo perwerdekirina torên neuralî tê bikar anîn. Ew gradienta fonksiyona windabûnê bi rêzgirtina giranî û nerîtên torê re hesab dike. Bi belavkirina vê gradientê ber bi paş ve di nav torê de, ew rê dide hesabkirina bikêrhatî ya nûvekirinên giraniya pêwîst. Paşpropagasyon dihêle ku torê ji xeletiyên xwe fêr bibe û bi demê re performansa xwe baştir bike.
Pêkhateyên sereke yên tora neuralî neron, fonksiyonên aktîfkirinê, qat, giranî û biaş, fonksiyonên windakirinê, algorîtmayên xweşbîniyê, û paşveberdanê vedigirin. Her pêkhatek di pêvajoya fêrbûnê de rolek girîng dilîze, rê dide torê ku daneyên tevlihev pêvajoyê bike û pêşbîniyên rast bike. Fêmkirina van hêmanan ji bo avakirin û perwerdekirina torên neuralî yên bi bandor girîng e.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow:
- Ma Keras ji TFlearn pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a TensorFlow çêtir e?
- Di TensorFlow 2.0 û paşê de, danişîn êdî rasterast nayên bikar anîn. Ma sedemek ji bo karanîna wan heye?
- Yek kodkirina germ çi ye?
- Armanca damezrandina pêwendiyek bi databasa SQLite û afirandina hêmanek kursor çi ye?
- Ji bo afirandina avahiyek databasê ya chatbot-ê kîjan modul di perçeya koda Python a peydakirî de têne şandin?
- Hin cotên nirx-kilît çi ne ku dikarin ji daneyan werin derxistin dema ku ew di databasek ji bo chatbotê de hilînin?
- Meriv çawa agahdariya têkildar di databasê de hilanîn di rêvebirina mîqdarên mezin ên daneyê de dibe alîkar?
- Armanca afirandina databasek ji bo chatbot çi ye?
- Dema hilbijartina nuqteyên kontrolê û sererastkirina firehiya tîrêjê û hejmara wergeran li ser têketinê di pêvajoya encamdana chatbotê de hin hûrgulî çi ne?
- Çima girîng e ku meriv bi domdarî qelsiyên di performansa chatbotê de ceribandin û nas bike?
Pir pirs û bersivan li EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr bi TensorFlow re bibînin