Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, algorîtmayên-based tora neuralî di çareserkirina pirsgirêkên tevlihev û çêkirina pêşbîniyên li ser bingeha daneyan de rolek bingehîn dileyzin. Van algorîtmayan ji qatên girêkên bi hev ve girêdayî pêk tên, ku ji avahiya mêjiyê mirovan îlhama xwe digirin. Ji bo bi bandor perwerdekirin û karanîna torên neuralî, çend parametreyên sereke di destnîşankirina performans û tevgera torê de bingehîn in.
1. Hejmara Layeran: Hejmara qatan di tora neuralî de pîvanek bingehîn e ku bi girîngî bandorê li kapasîteya wê ya fêrbûna qalibên tevlihev dike. Torên neuralî yên kûr, ku xwedan gelek qatên veşartî ne, dikarin têkiliyên tevlihev di nav daneyan de bigirin. Hilbijartina hejmara qatan bi tevliheviya pirsgirêkê û hêjmara daneyên berdest ve girêdayî ye.
2. Hejmara Neuronan: Neuron di tora neuralî de yekîneyên hesabker ên bingehîn in. Hejmara neuronan di her qatê de bandorê li hêza nûnertiya torê û kapasîteya fêrbûnê dike. Hevsengkirina hejmara neuronan ji bo pêşîlêgirtina kêmkirina (pir hindik neuron) an zêde guncan (gelek neuron) daneyan pir girîng e.
3. Fonksiyonên Çalakkirinê: Fonksiyonên aktîvkirinê ne-xêziyê dixe nav tora neuralî, ku dihêle ew di daneyê de têkiliyên tevlihev model bike. Fonksiyonên aktîfkirina hevpar ReLU (Yekîneya Rêzeya Rastkirî), Sigmoid, û Tanh hene. Hilbijartina fonksiyona çalakkirina guncan ji bo her qatek ji bo şiyana fêrbûna torê û leza hevgirtinê pir girîng e.
4. Rêjeya Fêrbûnê: Rêjeya fêrbûnê mezinahiya gavê di her dubarekirinê de di pêvajoya perwerdehiyê de diyar dike. Rêjeyek fêrbûnê ya bilind dibe ku bibe sedem ku model ji çareseriya çêtirîn derxe, di heman demê de rêjeyek fêrbûnê ya kêm dikare bibe sedema lihevhatina hêdî. Dîtina rêjeyek fêrbûna çêtirîn ji bo perwerdehiya bikêrhatî û performansa modelê pir girîng e.
5. Algorîtmaya Optimîzasyonê: Algorîtmayên optimîzasyonê, yên wekî Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, û RMSprop, ji bo nûvekirina giraniyên torê di dema perwerdehiyê de têne bikar anîn. Van algorîtmayan armanc dikin ku fonksiyona windabûnê kêm bikin û rastbûna pêşbîniya modelê baştir bikin. Hilbijartina algorîtmaya xweşbîniya rast dikare bandorek girîng li leza perwerdehiyê û performansa paşîn a tora neuralî bike.
6. Teknîkên birêkûpêkkirinê: Teknîkên birêkûpêkkirinê, yên wekî birêkûpêkkirina L1 û L2, Dropout, û Normalîzasyona Batchê, têne bikar anîn da ku pêşî li zêdebûnê bigirin û şiyana giştîkirina modelê baştir bikin. Birêkûpêkkirin di kêmkirina tevliheviya torê de û bihêzkirina wê ya ji daneyên nedîtî re dibe alîkar.
7. Fonksiyona windabûnê: Hilbijartina fonksiyona windakirinê pîvana xeletiya ku ji bo nirxandina performansa modelê di dema perwerdehiyê de tê bikar anîn diyar dike. Fonksiyonên windabûna hevpar di nav de Çewtiya Mean Squared (MSE), Wendabûna Cross-Entropy, û Hinge Loss hene. Hilbijartina fonksiyonek windabûna guncan bi xwezaya pirsgirêkê ve girêdayî ye, wekî paşveçûn an dabeşkirin.
8. Mezinahiya Batch: Mezinahiya komê hejmara nimûneyên daneyê yên ku di her dubarekirinê de di dema perwerdehiyê de têne hilberandin diyar dike. Mezinahiyên hevî yên mezin dikarin perwerdehiyê bilezînin lê dibe ku bêtir bîranîn hewce bike, dema ku mezinahiyên piçûktir di texmîna gradientê de dengek zêde peyda dikin. Ji bo xweşbînkirina karbidestiya perwerdehiyê û performansa modelê guheztina mezinahiya heviyê pêdivî ye.
9. Schemes Destpêkirin: Planên destpêkkirinê, wek destpêkkirina Xavier û He, diyar dikin ka giraniya tora neural çawa têne destpêkirin. Destpêkirina giraniya rast ji bo pêşîlêgirtina windabûn an teqîna gradientan, ku dikare pêvajoya perwerdehiyê asteng bike, pir girîng e. Hilbijartina nexşeya destpêkê ya rast ji bo peydakirina perwerdehiya domdar û bikêr girîng e.
Fêmkirin û bi rêkûpêk danîna van parameterên sereke ji bo sêwirandin û perwerdekirina algorîtmayên bingehîn ên tora neuralî ya bi bandor pêdivî ye. Bi bi baldarî guheztina van parameteran, bijîjk dikarin performansa modelê zêde bikin, leza hevgirtinê baştir bikin, û pêşî li pirsgirêkên hevpar ên wekî zêdebûn an kêmbûn bigirin.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Nivîsar bi axaftinê (TTS) çi ye û ew çawa bi AI-ê re dixebite?
- Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
- Ma fêrbûna makîneyê dikare hin arîkariya diyalogê bike?
- Qada lîstikê ya TensorFlow çi ye?
- Di rastiyê de danûstendinek mezintir tê çi wateyê?
- Hin mînakên hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
- Fêrbûna ensambleyê çi ye?
- Ger algorîtmayek fêrbûna makîneya bijartî ne guncan be û meriv çawa dikare piştrast bike ku ya rast hilbijêrin?
- Ma modelek fêrbûna makîneyê di dema perwerdehiya xwe de hewceyê çavdêriyê ye?
- TensorBoard çi ye?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin