Хиймэл оюун ухааны салбарт, ялангуяа гүнзгий суралцах чиглэлээр мэдрэлийн сүлжээг ангилах нь дүрсийг таних, байгалийн хэлийг боловсруулах гэх мэт ажлуудын үндсэн хэрэгсэл юм. Ангиллын мэдрэлийн сүлжээний гаралтыг хэлэлцэхдээ анги хоорондын магадлалын тархалтын тухай ойлголтыг ойлгох нь маш чухал юм. "Ангиллын мэдрэлийн сүлжээний хувьд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой" гэсэн мэдэгдэл үнэхээр үнэн юм.
Ангилах даалгаварт мэдрэлийн сүлжээ нь тодорхой ангилал эсвэл ангиудад оролтын өгөгдлийн цэгүүдийг хуваарилах зориулалттай. Сүлжээ нь оролтын өгөгдлийг өөр хоорондоо холбогдсон нейронуудын олон давхаргаар дамжуулан боловсруулдаг бөгөөд давхарга бүр нь оролтын өгөгдөлд хэд хэдэн өөрчлөлтийг хэрэгжүүлдэг. Мэдрэлийн сүлжээний эцсийн давхарга нь ихэвчлэн ангиллын даалгаврын өөр өөр ангилалд тохирох зангилаанаас бүрддэг.
Мэдрэлийн сүлжээний сургалтын үе шатанд загвар нь урьдчилан таамагласан гаралт болон сургалтын өгөгдлийн бодит шошго хоорондын зөрүүг багасгахын тулд өөрийн параметрүүдийг тохируулж сурдаг. Энэ процесс нь алдагдлын функцийг оновчтой болгоход ордог бөгөөд энэ нь урьдчилан таамагласан ангийн магадлал ба жинхэнэ ангийн шошго хоорондын зөрүүг тоогоор илэрхийлдэг. Сүлжээний параметрүүдийг буцаан тархалт, градиент уналт гэх мэт аргуудаар үе үе шинэчилснээр загвар нь үнэн зөв таамаглал гаргах чадвараа аажмаар сайжруулдаг.
Ангиллын мэдрэлийн сүлжээний гаралтыг ихэвчлэн ангиудын магадлалын хуваарилалт хэлбэрээр илэрхийлдэг. Энэ нь оролтын өгөгдлийн цэг бүрийн хувьд сүлжээ нь анги тус бүрт хамаарах оролтын магадлалыг харуулсан ангиллын магадлалын багцыг үүсгэдэг гэсэн үг юм. Магадлалыг ихэвчлэн нэг хүртэлх нийлбэрээр хэвийн болгож, магадлалын хүчинтэй тархалтыг төлөөлдөг.
Жишээлбэл, "муур" ба "нохой" гэсэн ангиллыг ангилах энгийн хоёртын ангиллын даалгаврын хувьд мэдрэлийн сүлжээний гаралт нь [0.8, 0.2] байж болох бөгөөд энэ нь загвар нь муур болон оролт гэдэгт 80% итгэлтэй байгааг харуулж байна. 20% нь нохой гэдэгт итгэлтэй байна. "Автомашин", "автобус", "унадаг дугуй" зэрэг ангилал бүхий олон ангиллын ангиллын хувилбарт гаралт нь анги тус бүрийн загварын магадлалыг харуулсан [0.6, 0.3, 0.1] шиг харагдаж болно.
Энэхүү магадлалын гаралт нь хэд хэдэн шалтгааны улмаас үнэ цэнэтэй юм. Нэгдүгээрт, энэ нь тухайн загварын таамаглалд итгэх итгэлийг хэмждэг бөгөөд хэрэглэгчдэд ангиллын үр дүнгийн найдвартай байдлыг үнэлэх боломжийг олгодог. Нэмж дурдахад магадлалын тархалтыг загварын тодорхой бус байдалд үндэслэн шийдвэр гаргахад ашиглаж болно, жишээлбэл, таамаглалыг хүлээн зөвшөөрөх босго тогтоох эсвэл түүхий гаралтыг магадлал болгон хувиргах softmax гэх мэт арга техникийг ашиглах замаар.
"Ангиллын мэдрэлийн сүлжээний хувьд үр дүн нь ангиудын хоорондох магадлалын хуваарилалт байх ёстой" гэсэн мэдэгдэл нь ангиллын мэдрэлийн сүлжээ хэрхэн ажилладаг тухай үндсэн талыг үнэн зөв тусгасан байдаг. Ангиудад магадлалын хуваарилалтыг хийснээр эдгээр сүлжээнүүд нь бодит ертөнцийн өргөн хүрээний хэрэглээнд чухал ач холбогдолтой илүү нарийн бөгөөд мэдээлэл сайтай таамаглалыг бий болгодог.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/DLPP Python ба PyTorch програмтай гүнзгий суралцах:
- Хэрэв хүн эвдэрсэн мэдрэлийн сүлжээн дэх өнгөт дүрсийг танихыг хүсвэл саарал масштабтай зургийг дахин танихдаа өөр хэмжээс нэмэх шаардлагатай юу?
- Идэвхжүүлэх функц нь тархины мэдрэлийн эсийг асаалттай дуурайдаг эсвэл үгүй гэж үзэж болох уу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- Дээжээс гадуурх алдагдал нь баталгаажуулалтын алдагдал мөн үү?
- PyTorch ажиллуулж буй мэдрэлийн сүлжээний загварт практик шинжилгээ хийхэд тензор самбар ашиглах шаардлагатай юу эсвэл matplotlib хангалттай юу?
- PyTorch-ийг зарим нэмэлт функц бүхий GPU дээр ажилладаг NumPy-тэй харьцуулж болох уу?
- PyTorch дахь олон GPU дээр гүнзгий суралцах мэдрэлийн сүлжээний загварыг ажиллуулах нь маш энгийн процесс мөн үү?
- Ердийн мэдрэлийн сүлжээг бараг 30 тэрбум хувьсагчийн функцтэй харьцуулж болох уу?
- Хамгийн том эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ юу вэ?
- Хэрэв оролт нь ViTPose-ийн гаралт болох дулааны зураглалыг хадгалах numpy массивуудын жагсаалт бөгөөд numpy файл бүрийн хэлбэр нь үндсэн 1 гол цэгт тохирох [17, 64, 48, 17] байвал ямар алгоритмыг ашиглаж болох вэ?
Python болон PyTorch ашиглан EITC/AI/DLPP гүнзгий суралцахаас илүү олон асуулт, хариултыг харна уу.