Ma fêrbûna kûr dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin?
Fêrbûna kûr bi rastî dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin. Fêrbûna kûr qadek fêrbûna makîneyê ye ku balê dikişîne ser perwerdekirina torên neuralî yên çêkirî yên bi pir qatan, ku wekî torên neuralî yên kûr jî têne zanîn. Van torgilokan ji bo fêrbûna nûneratiyên hiyerarşîk ên daneyan hatine sêwirandin, ku wan çalak dikin
Ma çarçoweya TensorFlow ya Google dihêle ku di pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de asta abstraksiyonê zêde bike (mînak bi guheztina kodkirinê bi veavakirinê)?
Çarçoveya Google TensorFlow bi rastî rê dide pêşdebiran ku di pêşkeftina modelên fêrbûna makîneyê de asta razberbûnê zêde bikin, ku destûrê dide guheztina kodkirinê bi veavakirinê. Ev taybetmendî di warê hilberînerî û karanîna hêsan de feydeyek girîng peyda dike, ji ber ku ew pêvajoya çêkirin û bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê hêsan dike. Yek
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Ma rast e ku heke databas mezin be pêdivî bi nirxandina hindik heye, ev tê vê wateyê ku perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bi mezinbûna danezanê were kêm kirin?
Di warê fêrbûna makîneyê de, mezinahiya databasê di pêvajoya nirxandinê de rolek girîng dilîze. Têkiliya di navbera mezinahiya databasê û daxwazên nirxandinê de tevlihev e û bi faktorên cihêreng ve girêdayî ye. Lêbelê, bi gelemperî rast e ku her ku mezinahiya databasê zêde dibe, perçeya daneya ku ji bo nirxandinê tê bikar anîn dikare bibe
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Ma meriv dikare bi guheztina rêzika ku wekî argumana veşartî ya tora neuralî ya kûr (DNN) hatî peyda kirin, bi hêsanî kontrol bike (bi zêdekirin û rakirina) hejmara qat û hejmara girêkan di qatên takekesî de?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze torên neuralî yên kûr (DNN), şiyana kontrolkirina hejmara qat û girêkan di hundurê her qatê de aliyekî bingehîn a xwerûkirina mîmariya modelê ye. Dema ku di çarçoveya Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê de bi DNN-an re dixebitin, rêzika ku wekî argumana veşartî tê peyda kirin rolek girîng dilîze.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr
Meriv çawa nas dike ku modela pir zêde ye?
Ji bo ku meriv nas bike ka modelek zede ye, pêdivî ye ku meriv têgîna zêdebarkirinê û encamên wê di fêrbûna makîneyê de fam bike. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek bi taybetî li ser daneyên perwerdehiyê baş tevdigere lê nekare daneyên nû, nedîtî giştî bike. Ev diyarde ji kapasîteya pêşbîniya modelê re zirarê dike û dibe sedema performansa nebaş
Tora neuralî û torên neuralî yên kûr çi ne?
Tora neuralî û torên neuralî yên kûr di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de têgehên bingehîn in. Ew modelên hêzdar in ku ji avahî û fonksiyona mejiyê mirovan îlhama xwe digirin, ku dikarin ji daneyên tevlihev fêr bibin û pêşbîniyan bikin. Tora neuralî modelek hesabker e ku ji neuronên sûnî yên bi hev ve girêdayî ye, ku tê zanîn jî
Çima ji torên neuralî yên kûr re kûr tê gotin?
Ji şebekeyên neuralî yên kûr re ji ber hejmara girêkan, ji ber gelek qatên wan "kûr" tê gotin. Peyva "kûr" tê wateya kûrahiya torê, ku ji hêla hejmara qatên wê ve tê destnîşankirin. Her qatek ji komek girêkan pêk tê, ku wekî neuron jî têne zanîn, ku li ser têketinê hesaban dikin
Awantaj û dezawantajên zêdekirina girêkên din li DNN çi ne?
Zêdekirina bêtir girêkan li Tora Neuralî ya Kûr (DNN) dikare hem avantaj û hem jî kêmasiyan hebe. Ji bo ku hûn vana fêm bikin, girîng e ku meriv têgihiştinek zelal hebe ka DNN çi ne û ew çawa dixebitin. DNN celebek tora neuralî ya çêkirî ne ku ji bo teqlîdkirina struktur û fonksiyona ya hatine çêkirin
Pirsgirêka gradientê ya windabûnê çi ye?
Pirsgirêka gradientê ya windabûn pirsgirêkek e ku di perwerdehiya torên neuralî yên kûr de, nemaze di çarçoweya algorîtmayên xweşbîniya bingeh-gradient de derdikeve. Ew behsa mijara kêmbûna berfirehî dike ji ber ku ew di pêvajoya fêrbûnê de bi paş ve di nav qatên torgilokek kûr de belav dibin. Ev diyarde dikare bi girîngî lihevhatinê asteng bike
Hin kêmasiyên karanîna torên neuralî yên kûr li gorî modelên xêzik çi ne?
Torên neuralî yên kûr di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di karên fêrbûna makîneyê de, bal û populerbûna girîng bi dest xistine. Lêbelê, girîng e ku meriv bipejirîne ku ew bêyî kêmasiyên xwe ne dema ku li gorî modelên xêzik têne berhev kirin. Di vê bersivê de, em ê hin hûrgelên torên neuralî yên kûr û çima xêzik bikolin
- 1
- 2