Бид яагаад машин сургалтын оновчлолыг ашиглах хэрэгтэй байна вэ?
Оновчлол нь загваруудын гүйцэтгэл, үр ашгийг дээшлүүлж, улмаар илүү нарийвчлалтай таамаглал дэвшүүлж, сургалтын хугацааг хурдан болгох боломжийг олгодог тул машин суралцахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Хиймэл оюун ухаан, ялангуяа гүнзгийрүүлсэн гүнзгий суралцах чиглэлээр оновчлолын техник нь хамгийн сүүлийн үеийн үр дүнд хүрэхэд зайлшгүй шаардлагатай. Өргөдөл гаргах үндсэн шалтгаануудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, оновчтой болгох, Машины сургалтын оновчлол
Хэт тохируулга хэзээ тохиолддог вэ?
Хэт тохируулга нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгийрүүлсэн гүнзгий сургалтын хүрээнд, ялангуяа энэ салбарын үндэс суурь болсон мэдрэлийн сүлжээнд тохиолддог. Хэт тохируулга гэдэг нь машин сургалтын загварыг тодорхой өгөгдлийн багц дээр хэт сайн сургаж, хэт мэргэшсэн тохиолдолд үүсдэг үзэгдэл юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Мэдрэлийн сүлжээ, Мэдрэлийн сүлжээний суурь
Convolutional Neural Network нь анх юунд зориулагдсан бэ?
Convolutional Neural Networks (CNN) нь анх компьютерийн харааны салбарт дүрсийг таних зорилгоор бүтээгдсэн. Эдгээр сүлжээнүүд нь харааны өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд өндөр үр дүнтэй болох нь батлагдсан хиймэл мэдрэлийн сүлжээний төрөлжсөн төрөл юм. CNN-ийн хөгжил нь үнэн зөв загваруудыг бий болгох хэрэгцээ шаардлагаас үүдэлтэй юм
Convolutional Neural Network нь Convolutional Sequence to Sequence загварт ашигладаг шиг цаг хугацааны явцад эвдрэлийг нэгтгэн дараалсан өгөгдлийг зохицуулж чадах уу?
Convolutional Neural Networks (CNNs) нь зургуудаас утга учиртай шинж чанаруудыг гаргаж авах чадвараараа компьютерийн харааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг. Гэсэн хэдий ч тэдний хэрэглээ нь зөвхөн зураг боловсруулахад хязгаарлагдахгүй. Сүүлийн жилүүдэд судлаачид CNN-ийг текст эсвэл цагийн цувааны өгөгдөл гэх мэт дараалсан өгөгдөлтэй ажиллахад ашиглах талаар судалж байна. Нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Мэдрэлийн сүлжээ, Мэдрэлийн сүлжээний суурь
Generative Adversarial Networks (GANs) нь генератор ба ялгаварлагчийн санаан дээр тулгуурладаг уу?
GAN-ууд нь генератор ба ялгагч гэсэн ойлголт дээр үндэслэн тусгайлан бүтээгдсэн. GAN нь генератор ба ялгаварлагч гэсэн хоёр үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгээс бүрдэх гүнзгий сургалтын загваруудын анги юм. GAN дахь генератор нь сургалтын өгөгдөлтэй төстэй синтетик өгөгдлийн дээжийг үүсгэх үүрэгтэй. Энэ нь санамсаргүй дуу чимээг авдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Нарийвчилсан генератив загварууд, Орчин үеийн далд хувьсах загварууд