Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
Идэвхжүүлэх функцууд нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд нейрон идэвхжих эсэхийг тодорхойлох гол элемент болдог. Идэвхжүүлэлтийн функцүүдийн тухай ойлголтыг хүний тархинд мэдрэлийн эсүүдийг ажиллуулахтай адилтгаж болно. Яг л тархины мэдрэлийн эсүүд ажилладаг, эсвэл идэвхгүй байдаг шиг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах, Оршил, Python, Pytorch програмтай гүнзгий сургалтын танилцуулга
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
Мэдрэлийн сүлжээний загварт идэвхжүүлэх функцууд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
Идэвхжүүлэх функцууд нь сүлжээнд шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, өгөгдөл дэх нарийн төвөгтэй харилцааг сурч, загварчлах боломжийг олгодог мэдрэлийн сүлжээний загварт чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хариултанд бид гүнзгий сургалтын загварт идэвхжүүлэх функцүүдийн ач холбогдол, тэдгээрийн шинж чанарыг судалж, сүлжээний гүйцэтгэлд үзүүлэх нөлөөллийг харуулах жишээнүүдийг өгөх болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Мэдрэлийн сүлжээний загвар, Шалгалтын тойм
Мэдрэлийн сүлжээний гол бүрэлдэхүүн хэсгүүд юу вэ, тэдгээрийн үүрэг юу вэ?
Мэдрэлийн сүлжээ нь гүнзгий суралцах үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг, хиймэл оюун ухааны дэд салбар юм. Энэ бол хүний тархины бүтэц, үйл ажиллагаанаас сэдэвлэсэн тооцооллын загвар юм. Мэдрэлийн сүлжээ нь хэд хэдэн үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүдээс бүрддэг бөгөөд тус бүр нь сургалтын үйл явцад тодорхой үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хариултанд бид эдгээрийг судлах болно
Давхарга тус бүрийн идэвхжүүлэх функц, нэгжийн тоог оруулан жишээнд ашигласан мэдрэлийн сүлжээний архитектурыг тайлбарлана уу.
Жишээнд ашигласан мэдрэлийн сүлжээний архитектур нь оролтын давхарга, далд давхарга, гаралтын давхарга гэсэн гурван давхаргатай, дамжуулагч мэдрэлийн сүлжээ юм. Оролтын давхарга нь 784 нэгжээс бүрдэх бөгөөд энэ нь оролтын зургийн пикселийн тоотой тохирч байна. Оролтын давхарга дахь нэгж бүр нь эрчмийг илэрхийлдэг
Мэдрэлийн сүлжээн дэх идэвхжүүлэлтийн орон зайг дүрслэн харуулахын тулд идэвхжүүлэх атласыг хэрхэн ашиглах вэ?
Идэвхжүүлэх атлас нь мэдрэлийн сүлжээн дэх идэвхжүүлэлтийн орон зайг дүрслэн харуулах хүчирхэг хэрэгсэл юм. Идэвхжүүлэлтийн атласууд хэрхэн ажилладагийг ойлгохын тулд эхлээд мэдрэлийн сүлжээн дэх идэвхжүүлэлт гэж юу болох талаар тодорхой ойлголттой байх нь чухал юм. Мэдрэлийн сүлжээнд идэвхжүүлэлт нь тус бүрийн гаралтыг хэлнэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Идэвхжүүлэх Атлас ашиглан зургийн загвар, таамаглалыг ойлгох, Шалгалтын тойм
Жишээн дээрх Keras загварын давхаргуудад ашигласан идэвхжүүлэх функцууд юу вэ?
Хиймэл оюун ухааны салбарт Keras загварын өгөгдсөн жишээнд давхаргад хэд хэдэн идэвхжүүлэх функцийг ашигласан болно. Идэвхжүүлэх функцүүд нь шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, сүлжээг нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурч, үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог мэдрэлийн сүлжээнд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Keras-д идэвхжүүлэх функцийг тус бүрээр нь зааж өгч болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, Керасын танилцуулга, Шалгалтын тойм
Загвартаа илүү нарийвчлалтай болгохын тулд бид ямар гиперпараметрүүдийг туршиж үзэх боломжтой вэ?
Манай машин сургалтын загварт илүү нарийвчлалтай хүрэхийн тулд бид туршиж болох хэд хэдэн гиперпараметрүүд байдаг. Гиперпараметрүүд нь сургалтын үйл явц эхлэхээс өмнө тохируулагддаг параметрүүд юм. Тэд сургалтын алгоритмын үйл ажиллагааг хянаж, загварын гүйцэтгэлд чухал нөлөө үзүүлдэг. Нэг чухал гиперпараметрийг анхаарч үзэх хэрэгтэй
Гүн мэдрэлийн сүлжээн дэх далд нэгжийн аргумент нь сүлжээний хэмжээ, хэлбэрийг өөрчлөх боломжийг хэрхэн олгодог вэ?
Гүн мэдрэлийн сүлжээн дэх далд нэгжийн аргумент нь сүлжээний хэмжээ, хэлбэрийг өөрчлөхөд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Мэдрэлийн гүн сүлжээ нь олон давхаргаас бүрдэх бөгөөд тус бүр нь далд нэгжийн багцаас бүрддэг. Эдгээр далд нэгжүүд нь оролт ба гаралтын хоорондох нарийн төвөгтэй харилцааг барьж, төлөөлөх үүрэгтэй
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид, Шалгалтын тойм