Zêdebûna hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de xetera bîranînê zêde dike ku bibe sedema zêdebûnê?
Zêdekirina hejmara neuronan di qatek tora neuralî ya çêkirî de dikare bi rastî xetereyek zêde ya bîranînê çêbike, ku potansiyel rê li ber zêdebûnê bigire. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek hûrgulî û dengek di daneyên perwerdehiyê de fêr dibe bi qasî ku ew bandorek neyînî li performansa modelê li ser daneyên nedîtî dike. Ev pirsgirêkek hevpar e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Pirsgirêkên zêdekirin û binavkirin, Çareserkirina kêşeyên zêde û kêmasiya modelê - beş 1
Ma tora neuralî ya birêkûpêk dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin?
Tora neuralî ya birêkûpêk bi rastî dikare bi fonksiyonek nêzî 30 mîlyar guhêrbar re were berhev kirin. Ji bo ku em vê berhevdanê fam bikin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên torên neuralî û encamên ku di modelekê de hejmareke mezin a pîvanan hene bigerin. Tora neuralî çînek modelên fêrbûna makîneyê ne ku ji wan hatine îlham kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
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
Kengî zêdebûn çêdibe?
Zêdebûn di warê Zehmetiya Hunerî de, bi taybetî di warê fêrbûna kûr a pêşkeftî de, bi taybetî di torên neuralî de, ku bingehên vê qadê ne, pêk tê. Zêdebûn diyardeyek e ku derdikeve holê dema ku modelek fêrbûna makîneyê li ser danehevek taybetî pir baş tê perwerde kirin, heya radeya ku ew pir pispor dibe.
Rola optimîzatorê di perwerdekirina modelek tora neuralî de çi ye?
Rola optimîzatorê di perwerdekirina modelek tora neuralî de ji bo bidestxistina performans û rastbûna çêtirîn girîng e. Di warê fêrbûna kûr de, optimîzator di verastkirina parametreyên modelê de rolek girîng dilîze da ku fonksiyona windabûnê kêm bike û performansa giştî ya tora neuralî baştir bike. Ev pêvajo bi gelemperî tê gotin
Hin pirsgirêkên potansiyel ên ku dikarin bi torên neuralî yên ku hejmareke mezin ji pîvanan hene derkevin holê, û çawa dikarin van pirsgirêkan werin çareser kirin?
Di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên bi hejmareke mezin a parametreyan dikarin gelek pirsgirêkên potansiyel derxînin holê. Van pirsgirêkan dikarin li ser pêvajoya perwerdehiya torê, kapasîteyên giştîkirinê, û hewcedariyên hesabkirinê bandor bikin. Lêbelê, teknîk û nêzîkatiyên cûrbecûr hene ku dikarin ji bo çareserkirina van pirsgirêkan werin bikar anîn. Yek ji pirsgirêkên bingehîn ên neuralî yên mezin
Armanca pêvajoya avêtinê ya di qatên bi tevahî ve girêdayî yên tora neuralî de çi ye?
Armanca pêvajoya avêtinê di qatên bi tevahî ve girêdayî yên torgilokek neuralî de pêşîlêgirtina zêdebûnê û baştirkirina giştîbûnê ye. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek daneyên perwerdehiyê pir baş fêr dibe û nekare daneyên nedîtî giştî bike. Dropout teknîkek rêkûpêkkirinê ye ku vê pirsgirêkê bi rêveçûnek dakêşana perçeyek çareser dike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Perwerdehiya torgilokek nûjen ku bi TensorFlow û AI-yê vekirî lîstikek lîstin, Modela perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Dema ku serîlêdanek ML-ê pêşve dixin, ramanên taybetî yên ML-ê çi ne?
Dema ku serîlêdanek fêrbûna makîneyê (ML) pêşve dibe, gelek ramanên ML-taybetî hene ku divê bêne hesibandin. Ji bo ku bandorkerî, karîgerî û pêbaweriya modela ML-ê were misoger kirin, ev nêrîn pir girîng in. Di vê bersivê de, em ê hin hûrguliyên sereke yên ML-taybetî yên ku pêşdebiran divê kengê ji bîr nekin nîqaş bikin
Ji bo baştirkirina rastbûna modelek di TensorFlow de hin rêyên mimkun hene ku werin vekolîn?
Başkirina rastbûna modelek di TensorFlow de dikare karekî tevlihev be ku pêdivî bi baldarî li ser faktorên cihêreng hewce dike. Di vê bersivê de, em ê hin rêyên mimkun bikolin da ku rastbûna modelek li TensorFlow zêde bikin, balê bikişînin ser API-yên-asta bilind û teknîkên ji bo çêkirin û paqijkirina modelan. 1. Pêşîvekirina daneyan: Yek ji gavên bingehîn e
Rawestandina zû çi ye û ew çawa dibe alîkar ku di fêrbûna makîneyê de zedebûn çêbibe?
Rawestandina zû teknîkek rêkûpêkkirinê ye ku bi gelemperî di fêrbûna makîneyê de tê bikar anîn, nemaze di warê fêrbûna kûr de, ji bo çareserkirina pirsgirêka zêdebûnê. Zêdebûn çêdibe dema ku modelek fêr dibe ku daneyên perwerdehiyê pir baş bicîh bîne, di encamê de gelemperîkirina nebaş a daneyên nedîtî. Rawestandina zû bi şopandina performansa modelê di dema xwe de dibe alîkar pêşî li zêdekirina zêdebûnê bigire
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Di Hevkariyê Google de TensorFlow, Bikaranîna TensorFlow ji bo çareserkirina pirsgirêkên paşvedanê, Nirxandina îmtîhanê
- 1
- 2