Tora neuralî çi ye?
Tora neuralî modelek hesabker e ku ji avahî û fonksiyona mêjiyê mirovan îlhama xwe digire. Ew hêmanek bingehîn a îstîxbarata sûnî ye, nemaze di warê fêrbûna makîneyê de. Tora neuralî ji bo pêvajokirin û şîrovekirina qalibên tevlihev û têkiliyên di daneyan de hatine sêwirandin, rê dide wan ku pêşbîniyan bikin, qalibên nas bikin û çareser bikin.
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 pêvajoya perwerdehiyê de winda çawa tê hesibandin?
Di dema pêvajoya perwerdehiya torgilokek neuralî de di warê fêrbûna kûr de, winda metrîkek girîng e ku cûdahiya di navbera hilberîna pêşbînkirî ya modelê û nirxa mebesta rastîn de diyar dike. Ew wekî pîvanek kar dike ku çiqas torgilok fêrî nêzîkbûna fonksiyona xwestinê dike. Fêm kirin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Torê neural, Modela perwerdehiyê, Nirxandina îmtîhanê
Di perwerdekirina CNN-an de armanca paşveşandinê çi ye?
Paşpropagasyon di perwerdekirina Torên Neuralî yên Convolutional (CNN) de rolek girîng peyda dike û rê dide ku torê li gorî xeletiya ku di dema derbasbûna pêş de çêdike fêr bibe û parametreyên xwe nûve bike. Armanca belavbûna paşde ew e ku bi karîgerî gradientên parametreyên torê li gorî fonksiyonek windabûnê ya diyar hesab bike, ku destûrê dide
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Torgilokên neural ên konvolucional (CNN), Destpêka tevnên neuralî yên konvulsiyon (CNN), Nirxandina îmtîhanê
Dema ku torgilokek neuralî dimeşîne rola optimîzatorê di TensorFlow de çi ye?
Optimîzator di pêvajoya perwerdehiya tora neuralî ya li TensorFlow de rolek girîng dilîze. Ew berpirsiyar e ku pîvanên torê verast bike da ku cûdahiya di navbera hilberîna pêşbînîkirî û hilberîna rastîn a torê de kêm bike. Bi gotinek din, optimîzator armanc dike ku performansa xweşbîn bike
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow, Torê dimeşînin, Nirxandina îmtîhanê
Paşpropagasyon çi ye û ew çawa beşdarî pêvajoya fêrbûnê dibe?
Backpropagation di warê îstîxbarata sûnî de, bi taybetî di warê fêrbûna kûr a bi torên neuralî de, algorîtmayek bingehîn e. Ew di prosesa fêrbûnê de rolek girîng dilîze bi rê ve dibe ku torgilok giranî û nerîtên xwe li ser bingeha xeletiya di navbera hilberîna pêşbînîkirî û hilberîna rastîn de rast bike. Ev xeletî ye
Di pêvajoya perwerdehiyê de tora neuralî çawa fêr dibe?
Di pêvajoya perwerdehiyê de, torgilokek neuralî bi eyarkirina giranî û nehfên neuronên xwe yên takekesî fêr dibe da ku cûdahiya di navbera hilberên xwe yên pêşbînîkirî û derketinên xwestî de kêm bike. Ev verastkirin bi algorîtmayek optimîzasyona dubare ya bi navê paşpropagasyon, ku bingeha perwerdekirina torên neuralî ye, tê bidestxistin. Ji bo fêmkirina çawa a
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi torên rehikan û TensorFlow, Nirxandina îmtîhanê
Tora neuralî çi ne û ew çawa dixebitin?
Tora neuralî di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna kûr de têgehek bingehîn e. Ew modelên hesabker in ku ji avahî û fonksiyona mêjiyê mirovan îlhama xwe digirin. Van modelan ji girêkên bi hev ve girêdayî, an jî neuronên sûnî, ku agahiyê pêvajo dikin û vediguhezînin pêk tê. Di bingeha tora neuralî de qatên neuronan hene. Ew
Parzûnên di tora neuralî ya hevgirtî de çawa têne fêr kirin?
Di warê torên neuralî yên konvolutional (CNN) de, fîlter di fêrbûna temsîlên watedar ên ji daneyên têketinê de rolek girîng dilîzin. Van fîlteran, ku wekî kernel jî têne zanîn, bi pêvajoyek bi navê perwerdehiyê têne fêr kirin, ku tê de CNN pîvanên xwe sererast dike da ku cûdahiya di navbera hilberên pêşbînîkirî û rastîn de kêm bike. Ev pêvajo bi gelemperî bi karanîna optimîzasyonê tê bidestxistin