Pirsgirêkên xebata bi daneyên rêzdar ên di çarçoweya pêşbîniya krîptoyê de çi ne?
Karkirina bi daneyên rêzdar ên di çarçoweya pêşbîniya diravê krîptoyê de gelek pirsgirêkan derdixe holê ku divê werin çareser kirin da ku modelên rast û pêbawer werin pêşve xistin. Di vî warî de, teknîkên îstîxbarata sûnî, bi taybetî fêrbûna kûr bi torên neuralî yên dûbare (RNN), encamên sozdar nîşan dane. Lêbelê, taybetmendiyên bêhempa yên daneyên krîptoyê zehmetiyên taybetî derdixe holê
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
Fonksiyona çalakkirinê "relu" çawa nirxan di tora neuralî de fîlter dike?
Fonksiyona çalakkirinê "relu" di fîlterkirina nirxan de di tora neuralî de di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr de rolek girîng dilîze. "Relu" ji bo Yekîneya Rêzeya Rastkirî radiweste, û ji ber sadebûn û bandorkeriya xwe yek ji fonksiyonên aktîfkirinê yên ku herî gelemperî tê bikar anîn e. Fonksiyona relu nirxan bi fîlter dike