Гүнзгий суралцах нь гүнзгий мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж ойлгож болох уу?
Гүнзгий суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) дээр суурилсан загварыг тодорхойлж, сургах гэж үнэхээр тайлбарлаж болно. Гүн суралцах нь гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж нэрлэгддэг олон давхарга бүхий хиймэл мэдрэлийн сүлжээг сургахад чиглэдэг машин сургалтын дэд салбар юм. Эдгээр сүлжээнүүд нь өгөгдлийн шаталсан дүрслэлийг сурч, тэдгээрийг идэвхжүүлэхэд зориулагдсан
Google-ийн TensorFlow хүрээ нь машин сургалтын загвар (жишээ нь кодчилолыг тохиргоогоор солих гэх мэт) боловсруулахад хийсвэрлэлийн түвшинг нэмэгдүүлэх боломжтой юу?
Google TensorFlow хүрээ нь хөгжүүлэгчдэд машин сургалтын загвар боловсруулахад хийсвэрлэлийн түвшинг нэмэгдүүлэх боломжийг олгож, кодчиллыг тохиргоогоор солих боломжийг олгодог. Энэ функц нь машин сургалтын загваруудыг бүтээх, ашиглах үйл явцыг хялбаршуулдаг тул бүтээмж, ашиглахад хялбар байдлын хувьд ихээхэн давуу талыг бий болгодог. Нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Хэрэв өгөгдлийн багц том бол үнэлгээ бага шаардагдах бөгөөд энэ нь өгөгдлийн багцын хэмжээг нэмэгдүүлэх замаар үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсгийг багасгаж болно гэсэн үг үү?
Машин сургалтын салбарт мэдээллийн багцын хэмжээ нь үнэлгээний үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Өгөгдлийн багцын хэмжээ болон үнэлгээний шаардлагуудын хоорондын хамаарал нь нарийн төвөгтэй бөгөөд янз бүрийн хүчин зүйлээс хамаардаг. Гэсэн хэдий ч, өгөгдлийн багцын хэмжээ нэмэгдэхийн хэрээр үнэлгээнд ашигласан өгөгдлийн багцын хэсэг нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Гүн мэдрэлийн сүлжээний (DNN) далд аргумент болгон нийлүүлсэн массивыг өөрчилснөөр давхаргын тоо болон давхаргын зангилааны тоог хялбархан хянаж (нэмэх, хасах) боломжтой юу?
Машин сургалтын талбарт, ялангуяа гүн мэдрэлийн сүлжээ (DNN) нь давхарга бүрийн доторх давхаргууд болон зангилааны тоог хянах чадвар нь загварын архитектурыг өөрчлөх үндсэн тал юм. Google Cloud Machine Learning-ийн хүрээнд DNN-тэй ажиллахад далд аргумент болгон нийлүүлсэн массив чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Хэт загвар өмссөн гэдгийг яаж таних вэ?
Загвар хэт тохируулагдсан эсэхийг танихын тулд хэт тохируулга гэдэг ойлголт болон түүний машин сурахад үзүүлэх нөлөөг ойлгох хэрэгтэй. Загвар нь сургалтын өгөгдөл дээр онцгой сайн гүйцэтгэлтэй боловч шинэ, үл үзэгдэх өгөгдөлд ерөнхийлөн өгч чадаагүй тохиолдолд хэт тохируулга үүсдэг. Энэ үзэгдэл нь загварын таамаглах чадварт сөргөөр нөлөөлж, гүйцэтгэл муутай байдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ гэж юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээ ба гүн мэдрэлийн сүлжээ нь хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарын үндсэн ойлголт юм. Эдгээр нь хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас өдөөгдсөн, нарийн төвөгтэй өгөгдлөөс суралцах, таамаглал гаргах чадвартай хүчирхэг загварууд юм. Мэдрэлийн сүлжээ нь хоорондоо холбогдсон хиймэл нейронуудаас бүрдэх тооцооллын загвар юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Гүн мэдрэлийн сүлжээг яагаад гүн гэж нэрлэдэг вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээг зангилааны тоо гэхээсээ илүү олон давхаргатай учир "гүн" гэж нэрлэдэг. "Гүн" гэсэн нэр томъёо нь сүлжээний гүнийг хэлдэг бөгөөд энэ нь түүний давхаргын тоогоор тодорхойлогддог. Давхарга бүр нь оролт дээр тооцооллыг гүйцэтгэдэг мэдрэлийн эс гэж нэрлэгддэг олон тооны зангилаанаас бүрддэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
DNN-д илүү олон зангилаа нэмэхийн давуу болон сул талууд юу вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээнд (DNN) илүү олон зангилаа нэмэх нь давуу болон сул талуудтай байж болно. Эдгээрийг ойлгохын тулд DNN гэж юу болох, хэрхэн ажилладаг талаар тодорхой ойлголттой байх нь чухал юм. DNN нь бүтэц, үйл ажиллагааг дуурайх зориулалттай хиймэл мэдрэлийн сүлжээний нэг төрөл юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Алга болсон градиентийн асуудал юу вэ?
Алга болсон градиент асуудал нь гүн мэдрэлийн сүлжээг сургахад, ялангуяа градиент дээр суурилсан оновчлолын алгоритмын хүрээнд тулгардаг бэрхшээл юм. Энэ нь сургалтын явцад гүн сүлжээний давхаргуудаар арагшаа тархах градиентууд нь экспоненциал багасах асуудлыг хэлдэг. Энэ үзэгдэл нь нэгдмэл байдалд ихээхэн саад учруулж болзошгүй юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
Шугаман загвартай харьцуулахад гүн мэдрэлийн сүлжээг ашиглах ямар сул тал байдаг вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээ нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа машин сургалтын даалгавруудад ихээхэн анхаарал хандуулж, алдартай болсон. Гэсэн хэдий ч шугаман загвартай харьцуулахад тэдгээр нь сул талуудгүй гэдгийг хүлээн зөвшөөрөх нь чухал юм. Энэ хариултанд бид гүн мэдрэлийн сүлжээний зарим хязгаарлалт, яагаад шугаман байдгийг судлах болно
- 1
- 2