Ma fonksiyona aktîfkirinê dikare were hesibandin ku bi gulebaranê an na neronek di mêjî de teqlîd bike?
Fonksiyonên aktîvkirinê di torên neuralî yên çêkirî de rolek girîng dileyzin, ku di destnîşankirina ka neuronek divê were çalak kirin an na de wekî hêmanek bingehîn xizmet dike. Têgîna fonksiyonên çalakkirinê bi rastî dikare bi şewitandina neuronan di mejiyê mirovan de were hesibandin. Mîna ku noyronek di mejî de dişewite an jî neçalak dimîne
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
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
Di modela tora neuralî de rola fonksiyonên çalakkirinê çi ye?
Fonksiyonên aktîvkirinê di modelên tora neuralî de bi danasîna ne-xêzikî bi torê re rolek girîng dileyzin, ku ew dihêle ku di daneyê de têkiliyên tevlihev fêr bibe û model bike. Di vê bersivê de, em ê girîngiya fonksiyonên aktîfkirinê di modelên fêrbûna kûr de, taybetmendiyên wan, û mînakan peyda bikin da ku bandora wan li ser performansa torê destnîşan bikin.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow, Modela tora nerîtê, Nirxandina îmtîhanê
Parçeyên sereke yên tora neuralî çi ne û rola wan çi ye?
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 lêkolînan bikin
Mîmariya tora neuralî ya ku di nimûneyê de hatî bikar anîn rave bike, tevî fonksiyonên çalakkirinê û hejmara yekîneyên di her qatê de.
Mîmariya tora neuralî ya ku di nimûneyê de hatî bikar anîn torgilokek neuralî ya pêşkeftî ya bi sê qatan e: qatek têketinê, qatek veşartî, û qatek derketinê. Tebeqeya têketinê ji 784 yekîneyan pêk tê, ku bi hejmara pîxelên wêneya têketinê re têkildar e. Her yekîneyek di qata têketinê de tundiyê temsîl dike
Meriv çawa dikare atlasên aktîfkirinê bikar bîne da ku cîhê çalakkirinê di tora neuralî de xuyang bike?
Atlasên aktîfkirinê ji bo dîtina cîhê aktîvkirinê di tora neuralî de amûrek hêzdar in. Ji bo ku hûn fêm bikin ka atlasên aktîfkirinê çawa dixebitin, girîng e ku meriv pêşî têgihîştinek zelal hebe ka çi çalakkirin di çarçoweya tora neuralî de ne. Di torgilokek neuralî de, aktîvkirin li derên her yekê vedigere
Di nimûneyê de fonksiyonên aktîfkirinê di qatên modela Keras de çi ne?
Di mînaka diyarkirî ya modela Keras de di warê îstîxbarata hunerî de, çend fonksiyonên aktîfkirinê di qatan de têne bikar anîn. Fonksiyonên aktîfkirinê di torên neuralî de rolek girîng dilîzin ji ber ku ew ne-xêziyê destnîşan dikin, ku rê dide torê ku nimûneyên tevlihev fêr bibe û pêşbîniyên rast bike. Li Keras, fonksiyonên çalakkirinê dikarin ji bo her yekê bêne diyar kirin
Hin hîperparametreyên ku em dikarin biceribînin çi ne ku di modela xwe de rastbûna bilindtir bi dest bixin?
Ji bo ku di modela meya fêrbûna makîneyê de rastbûna bilindtir bi dest bixin, çend hîperparametre hene ku em dikarin bi wan re ceribandinê bikin. Hîperparametre pîvanên verastkirî ne ku berî destpêkirina pêvajoya fêrbûnê têne danîn. Ew tevgera algorîtmaya fêrbûnê kontrol dikin û bandorek girîng li ser performansa modelê dikin. Yek hyperparameterek girîng a ku divê were hesibandin ev e
Argumana yekîneyên veşartî di torên neuralî yên kûr de çawa rê dide xwerûkirina mezinahî û şeklê torê?
Argumana yekîneyên veşartî di torên neuralî yên kûr de rolek girîng dilîze di rê de ji bo xweşkirina mezinahî û şeklê torê. Torên neuralî yên kûr ji gelek qatan pêk tên, ku her yek ji komek yekîneyên veşartî pêk tê. Van yekîneyên veşartî ji girtin û temsîlkirina têkiliyên tevlihev ên di navbera ketin û derketinê de berpirsiyar in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de gavên yekem, Torgilokên kûr û texmînker ên kûr, Nirxandina îmtîhanê