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.
Kîjan algorîtma ji bo kîjan nimûneya daneyê minasib e?
Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, hilbijartina algorîtmaya herî maqûl a ji bo nimûneyek daneya taybetî ji bo bidestxistina encamên rast û bikêr girîng e. Algorîtmayên cihêreng têne sêwirandin ku celebên taybetî yên nimûneyên daneyê bi rê ve bibin, û têgihîştina taybetmendiyên wan dikare performansa modelên fêrbûna makîneyê pir zêde bike. Werin em algorîtmayên cihêreng bikolin
Ma fêrbûna kûr dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin?
Fêrbûna kûr bi rastî dikare wekî pênasekirin û perwerdekirina modelek li ser bingeha tora neuralî ya kûr (DNN) were şîrove kirin. Fêrbûna kûr qadek fêrbûna makîneyê ye ku balê dikişîne ser perwerdekirina torên neuralî yên çêkirî yên bi pir qatan, ku wekî torên neuralî yên kûr jî têne zanîn. Van torgilokan ji bo fêrbûna nûneratiyên hiyerarşîk ên daneyan hatine sêwirandin, ku wan çalak dikin
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
Wateya hejmara Kanalên têketinê (Parametra 1emîn a nn.Conv2d) çi ye?
Hejmara kanalên têketinê, ku pîvana yekem a fonksiyona nn.Conv2d ya PyTorch-ê ye, bi hejmara nexşeyên taybetmendiyê an kanalên di wêneya têketinê de vedibêje. Ew rasterast bi hejmara nirxên "reng" ên wêneyê ve ne girêdayî ye, lê ji ber vê yekê hejmarek taybetmendî an qalibên cihêreng nîşan dide.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Torgiloka neural a konvolution (CNN), Convnet Perwerde
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.
Tora neuralî û torên neuralî yên kûr çi ne?
Tora neuralî û torên neuralî yên kûr di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de têgehên bingehîn in. Ew modelên hêzdar in ku ji avahî û fonksiyona mejiyê mirovan îlhama xwe digirin, ku dikarin ji daneyên tevlihev fêr bibin û pêşbîniyan bikin. Tora neuralî modelek hesabker e ku ji neuronên sûnî yên bi hev ve girêdayî ye, ku tê zanîn jî
Hin çavkaniyên wêjeyê yên li ser fêrbûna makîneyê di perwerdekirina algorîtmayên AI-ê de çi ne?
Fêrbûna makîneyê aliyekî girîng ê perwerdekirina algorîtmayên AI-yê ye, ji ber ku ew dihêle ku komputer bêyî ku bi eşkereyî bernamekirî ji ezmûnê fêr bibin û pêşve bibin. Ji bo ku di perwerdekirina algorîtmayên AI-ê de têgihîştinek berfireh a fêrbûna makîneyê bi dest bixin, pêdivî ye ku meriv çavkaniyên wêjeya têkildar keşf bike. Di vê bersivê de, ez ê navnîşek berfireh a wêjeyê pêşkêşî bikim
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Awantaj û dezawantajên zêdekirina girêkên din li DNN çi ne?
Zêdekirina bêtir girêkan li Tora Neuralî ya Kûr (DNN) dikare hem avantaj û hem jî kêmasiyan hebe. Ji bo ku hûn vana fêm bikin, girîng e ku meriv têgihiştinek zelal hebe ka DNN çi ne û ew çawa dixebitin. DNN celebek tora neuralî ya çêkirî ne ku ji bo teqlîdkirina struktur û fonksiyona ya hatine çêkirin
Armanca bikaranîna serdeman di fêrbûna kûr de çi ye?
Armanca karanîna serdeman di fêrbûna kûr de perwerdekirina torgilokek neuralî ye ku bi dubarekirina daneya perwerdehiyê ji modelê re pêşkêş dike. Serdemek wekî yek derbasbûnek bêkêmasî di tevahiya databasa perwerdehiyê de tê pênase kirin. Di her serdemekê de, model li gorî xeletiya ku di pêşbînkirina encam de dike, pîvanên xwe yên hundurîn nûve dike.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Bi fêrbûna kûr pêşve diçin, Analîza model, Nirxandina îmtîhanê