Алдагдлын функцийн алгоритм гэж юу вэ?
Алдагдлын функциональ алгоритм нь машин сургалтын талбарт, ялангуяа энгийн бөгөөд энгийн тооцоологч ашиглан загварыг тооцоолоход чухал бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Энэ домэйнд алдагдлын функцийн алгоритм нь загварын таамагласан утгууд болон загварт ажиглагдсан бодит утгуудын хоорондын зөрүүг хэмжих хэрэгсэл болдог.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Энгийн бөгөөд энгийн тооцоологчид
Конволюцийн мэдрэлийн сүлжээг (CNN) сургахад оновчтой болгох, алдагдлын функцийн зорилго юу вэ?
Хувиргасан мэдрэлийн сүлжээг (CNN) сургахдаа оновчтой болгох, алдагдлын функцийн зорилго нь загварын үнэн зөв, үр дүнтэй гүйцэтгэлд хүрэхэд маш чухал юм. Гүнзгий сургалтын салбарт CNN нь дүрс ангилах, объект илрүүлэх болон компьютерийн харааны бусад ажлуудад хүчирхэг хэрэгсэл болж гарч ирсэн. Оновчлогч ба алдагдал функц нь өөр өөр үүрэг гүйцэтгэдэг
Сургалтын явцад алдагдлыг хэрхэн тооцдог вэ?
Мэдрэлийн сүлжээг гүнзгий суралцах чиглэлээр сургах явцад алдагдал нь загварын таамагласан гарц болон бодит зорилтот утгын хоорондын зөрүүг тодорхойлох чухал хэмжүүр юм. Энэ нь сүлжээ хүссэн функцээ хэрхэн ойртуулж сурч байгааг хэмжих хэмжүүр болдог. Ойлгох
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Мэдрэлийн сүлжээ, Сургалтын загвар, Шалгалтын тойм
SVM сургалтанд алдагдлын функц ямар үүрэгтэй вэ?
Алдагдлын функц нь машин сургалтын чиглэлээр дэмжлэг үзүүлэх вектор машинуудыг (SVMs) сургахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. SVM нь ангилал болон регрессийн даалгаварт ихэвчлэн ашиглагддаг хүчирхэг, олон талын хяналттай сургалтын загварууд юм. Эдгээр нь өндөр хэмжээст өгөгдөлтэй ажиллахад онцгой үр дүнтэй бөгөөд шугаман болон шугаман бус харилцааг зохицуулж чаддаг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python ашиглан EITC/AI/MLP Machine Learning, Дэмжлэгийн вектор машин, SVM сургалт, Шалгалтын тойм
Мэдрэлийн сүлжээг сургах үйл явцад алдагдуулах функц ба оновчтой болгох үүрэг юу вэ?
Загварын үнэн зөв, үр дүнтэй гүйцэтгэлд хүрэхийн тулд мэдрэлийн сүлжээний сургалтын үйл явцад алдагдуулах функц ба оновчтой болгох үүрэг маш чухал юм. Энэ нөхцөлд алдагдлын функц нь мэдрэлийн сүлжээний таамагласан гаралт болон хүлээгдэж буй гаралтын хоорондох зөрүүг хэмждэг. Энэ нь оновчтой болгох алгоритмын гарын авлага болж өгдөг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Google Colaboratory дахь TensorFlow, Colab дахь TensorFlow ашиглан гүнзгий мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, Шалгалтын тойм
TensorFlow ашиглан текст ангилах жишээнд ямар оновчтой болгох, алдах функцийг ашигласан бэ?
TensorFlow ашиглан текст ангилах жишээн дээр ашигласан оновчтой тохируулагч нь Adam optimizer, алдагдлын функц нь Sparse Categorical Crossentropy юм. Adam optimizer нь AdaGrad болон RMSProp гэсэн хоёр алдартай оновчлогчийн давуу талыг нэгтгэсэн стохастик градиентийн (SGD) алгоритмын өргөтгөл юм. Энэ нь динамикаар тохируулдаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан текстийн ангилал, Мэдрэлийн сүлжээг зохион бүтээх, Шалгалтын тойм
TensorFlow.js дээрх алдагдлын функц болон оновчтойлогчийн зорилго юу вэ?
TensorFlow.js дахь алдагдлын функц болон оновчтой болгохын зорилго нь урьдчилан таамагласан гаралт болон бодит гаралтын хоорондох алдаа эсвэл зөрүүг хэмжиж, дараа нь энэ алдааг багасгахын тулд загварын параметрүүдийг тохируулах замаар машин сургалтын загваруудын сургалтын үйл явцыг оновчтой болгох явдал юм. Зорилгын функц эсвэл зардал гэж нэрлэдэг алдагдлын функц
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js програм, Таны хөтөч дээрх TensorFlow.js, Шалгалтын тойм
Машины сургалтын явцад оновчтой болгох функц ба алдагдлын функц ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Машины сургалтын явцад оновчтой болгох функц ба алдагдлын функцийн үүрэг, ялангуяа TensorFlow болон ML-тэй компьютерийн үндсэн харааны хүрээнд загваруудыг сургах, гүйцэтгэлийг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Загварын параметрүүдийг оновчтой болгож, хоёрын хоорондох алдааг багасгахын тулд оновчтой болгох функц ба алдагдлын функц нь хамтдаа ажилладаг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-ийн танилцуулга, ML бүхий компьютерийн үндсэн алсын хараа, Шалгалтын тойм
TensorFlow нь таамаглал болон бодит өгөгдлийн хоорондох ялгааг багасгахын тулд загварын параметрүүдийг хэрхэн оновчтой болгодог вэ?
TensorFlow бол таамаглал болон бодит өгөгдлийн хоорондох ялгааг багасгахын тулд төрөл бүрийн оновчлолын алгоритмуудыг санал болгодог хүчирхэг нээлттэй эхийн машин сургалтын систем юм. TensorFlow дахь загварын параметрүүдийг оновчтой болгох үйл явц нь алдагдлын функцийг тодорхойлох, оновчлогчийг сонгох, хувьсагчдыг эхлүүлэх, давтагдах шинэчлэлт хийх зэрэг хэд хэдэн үндсэн алхмуудыг агуулдаг. Нэгдүгээрт,
Машин сурахад алдагдлын функц ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Машин сургалтын загвар нь хэр сайн ажиллаж байгааг хэмждэг тул машин сургалтын алдагдлын функцийн үүрэг маш чухал юм. Машин сургалтын загвар бүтээх түгээмэл хүрээ болох TensorFlow-ийн хүрээнд алдагдлын функц нь эдгээр загварыг сургах, оновчтой болгоход үндсэн үүрэг гүйцэтгэдэг. Машин сургалтын чиглэлээр,
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow-ийн танилцуулга, Машин сургалтын үндэс, Шалгалтын тойм
- 1
- 2