Meriv çawa dikare qatek binavkirî bikar bîne da ku bixweber axên rast ji bo nexşeyek nûnertiya peyvan wekî vektor destnîşan bike?
Ji bo ku em qatek pêvekirinê bikar bînin da ku bixweber axên rast ji bo dîtina temsîlên peyvan wekî vektor werin veqetandin, pêdivî ye ku em li têgehên bingehîn ên bicîkirina peyvan û sepana wan di torên neuralî de bigerin. Bicihkirina peyvan nimandinên vektorî yên zexm ên peyvan di cîhek vektorî ya domdar de ne ku têkiliyên semantîk di navbera peyvan de digirin. Ev embedding in
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, Fêrbûna Avakirî ya Neuralî ya bi TensorFlow, Nerîta çarçoveyê ya Fêrbûna Avakirî ya Neural
Ma modelek bêserûber pêdivî bi perwerdehiyê heye her çend daneyên wê yên nîşankirî tune be?
Di fêrbûna makîneyê de modelek neçavdêrîkirî ji bo perwerdehiyê pêdivî bi daneya binavkirî nake ji ber ku ew armanc dike ku di nav daneyan de nimûne û têkiliyan bêyî etîketên pêşwext bibîne. Her çend fêrbûna neçavdêrî bi karanîna daneyên binavkirî venabe jî, model hîn jî pêdivî ye ku pêvajoyek perwerdehiyê derbas bike da ku strukturên bingehîn ên daneyê fêr bibe.
Tebeqeyên hevgirtinê çawa di kêmkirina mezinahiya wêneyê de digel ku taybetmendiyên girîng diparêzin dibe alîkar?
Tebeqên hevgirtinê di kêmkirina mezinahiya wêneyan de di heman demê de ku taybetmendiyên girîng di Torên Neuralî yên Hevbeş (CNN) de digirin, rolek girîng dilîzin. Di çarçoweya fêrbûna kûr de, CNN îsbat kiriye ku di karên wekî dabeşkirina wêneyê, vedîtina tiştan, û dabeşkirina semantîk de pir bi bandor in. Qatên hevgirtinê hêmanek yekbûyî ya CNN-ê ne û beşdar dibin
Çima pêdivî ye ku em wêneyan berî ku wan di nav torê re derbas bikin, xêz bikin?
Rakirina wêneyan berî ku wan di nav tora neuralî de derbas bikin di pêş-pêvajoya daneyên wêneyê de gavek girîng e. Ev pêvajo bi veguhertina wêneyek du-alî vediguhezîne rêzek yek-alî. Sedema bingehîn a xêzkirina wêneyan ev e ku daneyên têketinê veguherînin formek ku ji hêla neuralî ve bi hêsanî were fêm kirin û pêvajo kirin.
Nêzîkatiya pêşniyarkirî ji bo pêşdibistanên danehevên mezin çi ye?
Pêş-pêvajoya danehevên mezin di pêşkeftina modelên fêrbûna kûr de gavek girîng e, nemaze di çarçoweya torên neuralî yên konvolutional 3D (CNN) de ji bo peywirên wekî tespîtkirina kansera pişikê di pêşbaziya Kaggle de. Kalîte û karbidestiya pêşdibistanê dikare bandorek girîng li performansa modelê û serkeftina giştî ya
Hevgirtin çawa nexşeyên taybetmendiyê di CNN de hêsan dike, û armanca berhevkirina max çi ye?
Pooling teknîkek e ku di Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de tê bikar anîn da ku pîvana nexşeyên taybetmendiyê hêsan bike û kêm bike. Ew di derxistin û parastina taybetmendiyên herî girîng ên ji daneyên têketinê de rolek girîng dilîze. Di CNN-an de, kombûn bi gelemperî piştî serîlêdana qatên konvokî tête kirin. Armanca berhevkirinê du alî ye:
Çima sûdmend e ku meriv kopiyek çarçoweya daneya orîjînal çêbike berî ku stûnên nehewce di algorîtmaya guheztina navîn de bavêjin?
Dema ku di fêrbûna makîneyê de algorîtmaya guheztina navînî bicîh tîne, berî avêtina stûnên nehewce dikare kopiyek ji çarçoveya daneya orîjînal biafirîne. Ev pratîk ji çend armancan re xizmetê dike û li ser bingeha zanîna rastîn nirxek dîdaktîk heye. Pêşîn, afirandina kopiyek çarçoveya daneya orîjînal piştrast dike ku daneyên orîjînal têne parastin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Kombûn, veguherîna k-wateyê û wateyê, Guhertina wateya bi danehevê titanî, Nirxandina îmtîhanê
Hin sînorên algorîtmaya cîranên herî nêzîk ên K-yê di warê mezinbûn û pêvajoya perwerdehiyê de çi ne?
Algorîtmaya K cîranên nêzîk (KNN) di fêrbûna makîneyê de algorîtmayek dabeşkirinê ya populer û pir tê bikar anîn e. Ew rêbazek ne-parametrîk e ku li ser bingeha wekheviya nuqteyek daneya nû bi xalên daneya cîranên wê re pêşbîniyan dike. Digel ku KNN xwedan hêza xwe ye, di heman demê de di warê mezinbûn û pîvandinê de hin hûrguliyên wê jî hene
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
Ji bilî algorîtmayên fêrbûna makîneyê, hin karên ku scikit-learn amûran pêşkêşî wan dike çi ne?
Scikit-learn, pirtûkxaneyek fêrbûna makîneyê ya populer a li Python, ji algorîtmayên fêrbûna makîneyê wêdetir cûrbecûr amûr û fonksiyonan pêşkêşî dike. Van karên din ên ku ji hêla scikit-learn ve têne peyda kirin kapasîteyên giştî yên pirtûkxaneyê zêde dikin û wê ji bo analîz û manîpulasyonê daneyan amûrek berfireh dikin. Di vê bersivê de, em ê hin karan lêkolîn bikin