Parametreyên sereke yên ku di algorîtmayên bingeha tora neuralî de têne bikar anîn çi ne?
Di warê îstîxbarata sûnî û fêrbûna makîneyê de, algorîtmayên-based tora neuralî di çareserkirina pirsgirêkên tevlihev û çêkirina pêşbîniyên li ser bingeha daneyan de rolek bingehîn dileyzin. Van algorîtmayan ji qatên girêkên bi hev ve girêdayî pêk tên, ku ji avahiya mêjiyê mirovan îlhama xwe digirin. Ji bo bi bandor perwerdekirin û karanîna torên neuralî, çend parametreyên sereke di nav de hewce ne
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
Di AI-ê de giranî û bias çi ne?
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna makîneyê de, giranî û beralî têgehên bingehîn in. Ew di perwerdekirin û xebitandina modelên fêrbûna makîneyê de rolek girîng dilîzin. Li jêr ravekirinek berfireh a giranî û biasiyan heye, girîngiya wan vedikole û ka ew çawa di çarçoweya makîneyê de têne bikar anîn.
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Di pişka kodê ya hatî dayîn de çend qatên qalind li modelê têne zêdekirin, û armanca her qatek çi ye?
Di pişka kodê ya hatî dayîn de, sê qatên qels li modelê hatine zêdekirin. Her qat ji bo zêdekirina performans û kapasîteyên pêşbîniyê yên modela RNN-ya pêşbînkirina krîptoyê armancek taybetî peyda dike. Ji bo ku ne-xêzikî were destnîşan kirin û di daneyan de qalibên tevlihev werin girtin, qata yekem a dagirtî piştî qata dûbare tê zêdekirin. Ev
Hilbijartina algorîtmaya xweşbîniyê û mîmariya torê çawa bandorê li performansa modelek fêrbûna kûr dike?
Performansa modelek fêrbûna kûr ji hêla faktorên cihêreng ve tê bandor kirin, di nav de bijartina algorîtmaya xweşbîniyê û mîmariya torê. Van her du beşan di destnîşankirina kapasîteya modelê ya fêrbûn û giştîkirina daneyan de rolek girîng dileyzin. Di vê bersivê de, em ê li bandora algorîtmayên xweşbîniyê û mîmarên torê bigerin
Fêrbûna kûr çi ye û ew çawa bi fêrbûna makîneyê re têkildar e?
Fêrbûna kûr qadek fêrbûna makîneyê ye ku balê dikişîne ser perwerdekirina torên neuralî yên çêkirî da ku fêr bibe û pêşbîn an biryaran bide. Ew ji bo modelkirin û têgihîştina nimûne û têkiliyên tevlihev ên di daneyê de nêzîkatiyek hêzdar e. Di vê bersivê de, em ê têgeha fêrbûna kûr, têkiliya wê bi fêrbûna makîneyê re, û ya
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi torên rehikan û TensorFlow, Nirxandina îmtîhanê
Girîngiya danîna parametreya "return_sequences" li ser rast çi ye dema ku gelek qatên LSTM li hev dikin?
Parametreya "return_sequences" di çarçoweya berhevkirina gelek qatên LSTM-ê de di Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP) de bi TensorFlow re rolek girîng di girtin û parastina agahdariya rêzdar a ji daneyên têketinê de heye. Dema ku rast were danîn, ev parametre dihêle ku qata LSTM li şûna ya paşîn, rêzika tevahî ya derketinê vegerîne.
blokên avakirina bingehîn ên tora neuralî ya konvokî çi ne?
Tora neuralî ya konvolutional (CNN) celebek tora neuralî ya çêkirî ye ku bi berfirehî di warê dîtina komputerê de tê bikar anîn. Ew bi taybetî ji bo pêvajoyê û analîzkirina daneyên dîtbarî, wekî wêne û vîdyoyan, hatî çêkirin. CNN di karên cihêreng de, di nav de dabeşkirina wêneyê, tespîtkirina tiştan, û dabeşkirina wêneyê, pir serfiraz bûne. Ya bingehîn
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
Kîjan parametreyên pêvek dikarin di dabeşkera DNN-ê de bêne xweş kirin, û ew çawa beşdarî başkirina tora neuralî ya kûr dibin?
Dabeşkera DNN-ê di Fêrbûna Makîneya Cloud-ê ya Google-ê de rêzek pîvanên din ên ku dikarin bêne xweş kirin pêşkêşî dike da ku tora neuralî ya kûr rast bike. Van pîvanan kontrolê li ser aliyên cihêreng ên modelê peyda dikin, ku rê dide bikarhêneran ku performansê xweştir bikin û hewcedariyên taybetî çareser bikin. Di vê bersivê de, em ê hin pîvanên sereke û