Мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмд ашигладаг гол параметрүүд юу вэ?
Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, өгөгдөлд үндэслэн таамаглал гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр алгоритмууд нь хүний тархины бүтцээс санаа авсан, хоорондоо холбогдсон зангилааны давхаргуудаас бүрддэг. Мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй сургаж, ашиглахын тулд хэд хэдэн үндсэн параметрүүдийг дагаж мөрдөх шаардлагатай
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
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
AI дахь жин ба хазайлт гэж юу вэ?
Жин ба хэвийсэн байдал нь хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа машин сургалтын хүрээнд үндсэн ойлголт юм. Тэд машин сургалтын загваруудыг сургах, ажиллуулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Доорх нь жин ба хэвийх утгыг иж бүрэн тайлбарлаж, тэдгээрийн ач холбогдол, тэдгээрийг машины контекстэд хэрхэн ашиглаж байгааг судлах болно.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Оршил, Машины сургалт гэж юу вэ
Өгөгдсөн кодын хэсэг дэх загварт хэдэн нягт давхарга нэмэгдсэн бөгөөд давхарга тус бүрийн зорилго юу вэ?
Өгөгдсөн кодын хэсэгчилсэн хэсэгт загварт нэмсэн гурван нягт давхарга байна. Давхарга бүр нь криптовалютыг урьдчилан таамаглах RNN загварын гүйцэтгэл, урьдчилан таамаглах чадварыг нэмэгдүүлэх тодорхой зорилготой. Өгөгдөл дэх шугаман бус байдлыг нэвтрүүлэх, нарийн төвөгтэй хэв маягийг авахын тулд эхний нягт давхаргыг давталтын давхаргын дараа нэмнэ. Энэ
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Давтан мэдрэлийн сүлжээ, Криптовалютыг урьдчилан таамаглах RNN загвар, Шалгалтын тойм
Оновчлолын алгоритм ба сүлжээний архитектурын сонголт нь гүнзгий суралцах загварын гүйцэтгэлд хэрхэн нөлөөлдөг вэ?
Гүнзгий сургалтын загварын гүйцэтгэлд оновчлолын алгоритм болон сүлжээний архитектурын сонголт зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлс нөлөөлдөг. Эдгээр хоёр бүрэлдэхүүн хэсэг нь загвараас суралцах, өгөгдлөөс ерөнхийлөн дүгнэх чадварыг тодорхойлоход чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ хариултанд бид оновчлолын алгоритм болон сүлжээний архитектурын нөлөөллийн талаар судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Оршил, Мэдрэлийн сүлжээ, TensorFlow ашиглан гүнзгий суралцах танилцуулга, Шалгалтын тойм
Гүнзгий суралцах гэж юу вэ, энэ нь машин сургалттай хэрхэн холбоотой вэ?
Гүн суралцах нь хиймэл мэдрэлийн сүлжээг сурч, таамаглал эсвэл шийдвэр гаргахад чиглүүлдэг машин сургалтын дэд салбар юм. Энэ нь өгөгдлийн нарийн төвөгтэй хэв маяг, харилцааг загварчлах, ойлгох хүчирхэг арга юм. Энэ хариултанд бид гүнзгий суралцах тухай ойлголт, түүний машин сургалттай уялдаа холбоог судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Оршил, Мэдрэлийн сүлжээ, TensorFlow ашиглан гүнзгий суралцах танилцуулга, Шалгалтын тойм
Олон LSTM давхаргыг давхарлах үед "return_sequences" параметрийг үнэн болгох нь ямар ач холбогдолтой вэ?
TensorFlow ашиглан байгалийн хэлний боловсруулалт (NLP)-д олон LSTM давхаргыг давхарлах контекст дэх "буцах_дараалал" параметр нь оролтын өгөгдлөөс дараалсан мэдээллийг авч, хадгалахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Үнэн гэж тохируулсан үед энэ параметр нь LSTM давхаргад зөвхөн сүүлчийнх биш харин бүх гаралтын дарааллыг буцаах боломжийг олгоно.
Хувиралт мэдрэлийн сүлжээний үндсэн барилгын материал юу вэ?
Convolutional Neural Network (CNN) нь компьютерийн харааны салбарт өргөн хэрэглэгддэг хиймэл мэдрэлийн сүлжээний нэг төрөл юм. Энэ нь зураг, видео зэрэг визуал өгөгдлийг боловсруулах, шинжлэхэд тусгайлан зориулагдсан. CNN нь зургийн ангилал, объект илрүүлэх, дүрс сегментчилэл гэх мэт янз бүрийн ажлуудад өндөр амжилт үзүүлсэн. Үндсэн
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтын талаархи мэдлэг, Люсидтай хамт мэдрэлийн мэдрэлийн сүлжээг дүрслэх, 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
DNN ангилагч дээр ямар нэмэлт параметрүүдийг тохируулах боломжтой бөгөөд тэдгээр нь мэдрэлийн сүлжээг нарийн тохируулахад хэрхэн хувь нэмэр оруулдаг вэ?
Google Cloud Machine Learning дэх DNN ангилагч нь гүн мэдрэлийн сүлжээг нарийн тааруулахын тулд өөрчлөх боломжтой олон тооны нэмэлт параметрүүдийг санал болгодог. Эдгээр параметрүүд нь загварын янз бүрийн талыг хянах боломжийг олгодог бөгөөд хэрэглэгчдэд гүйцэтгэлийг оновчтой болгох, тодорхой шаардлагыг шийдвэрлэх боломжийг олгодог. Энэ хариултанд бид зарим үндсэн параметрүүдийг судлах болно
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид, Шалгалтын тойм