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 эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нарийвчлан судалж, тэдгээрийн ач холбогдлыг тайлбарлах болно.
1. Нейрон: Нейрон нь мэдрэлийн сүлжээний үндсэн барилгын материал юм. Тэд орцыг хүлээн авч, тооцоолол хийж, гаралтыг гаргадаг. Нейрон бүр бусад мэдрэлийн эсүүдтэй жигнэсэн холболтоор холбогддог. Эдгээр жин нь холболтын бат бөх чанарыг тодорхойлж, сургалтын үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
2. Идэвхжүүлэх функц: Идэвхжүүлэх функц нь мэдрэлийн сүлжээнд шугаман бус байдлыг нэвтрүүлдэг. Энэ нь өмнөх давхаргын оролтын жигнэсэн нийлбэрийг авч, гаралтыг гаргадаг. Идэвхжүүлэх нийтлэг функцууд нь sigmoid функц, tanh функц, шулуун шугаман нэгж (ReLU) функцийг агуулдаг. Идэвхжүүлэх функцийг сонгох нь шийдэгдэж буй асуудал болон сүлжээний хүссэн үйлдлээс хамаарна.
3. Давхаргууд: Мэдрэлийн сүлжээ нь хэд хэдэн мэдрэлийн эсүүдээс тогтдог давхаргад хуваагддаг. Оролтын давхарга нь оролтын өгөгдлүүдийг хүлээн авдаг, гаралтын давхарга нь эцсийн гаралтыг гаргадаг ба далд давхаргууд нь тэдгээрийн хооронд байдаг. Далд давхаргууд нь сүлжээг нарийн төвөгтэй загвар, дүрслэлийг сурах боломжийг олгодог. Мэдрэлийн сүлжээний гүн нь түүнд агуулагдах далд давхаргын тоог илэрхийлдэг.
4. Жин ба хазайлт: Жин ба хазайлт нь мэдрэлийн сүлжээний үйл ажиллагааг тодорхойлдог параметрүүд юм. Нейрон хоорондын холболт бүр нь холбогдох жинтэй байдаг бөгөөд энэ нь холболтын хүчийг хянадаг. Хязгаарлалтууд нь нейрон бүрт нэмсэн нэмэлт параметрүүд бөгөөд тэдгээрийг идэвхжүүлэх функцийг шилжүүлэх боломжийг олгодог. Сургалтын явцад эдгээр жин ба хазайлтыг урьдчилан таамагласан болон бодит үр дүнгийн хоорондох алдааг багасгахын тулд тохируулдаг.
5. Loss Function: Алдагдлын функц нь мэдрэлийн сүлжээний таамагласан гаралт болон бодит гаралтын хоорондох зөрүүг хэмждэг. Энэ нь алдааны хэмжээг тодорхойлж, сүлжээний жин, хэвийсэн утгыг шинэчлэх дохио өгдөг. Нийтлэг алдагдлын функцууд нь дундаж квадрат алдаа, кросс-энтропи, хоёртын кросс-энтропи зэрэг орно. Алдагдлын функцийг сонгох нь шийдэгдэж буй асуудал болон гаралтын шинж чанараас хамаарна.
6. Оновчлолын алгоритм: Алдагдлын функцээр тооцсон алдаан дээр үндэслэн мэдрэлийн сүлжээний жин ба хазайлтыг шинэчлэхийн тулд оновчлолын алгоритмыг ашигладаг. Gradient descent нь хамгийн эгц уруудах чиглэлд жин ба хазайлтыг давталттайгаар тохируулдаг өргөн хэрэглэгддэг оновчлолын алгоритм юм. Стохастик градиент удам ба Адам зэрэг градиент удмын хувилбарууд нь нийлэх хурд, нарийвчлалыг сайжруулах нэмэлт арга техникийг агуулдаг.
7. Backpropagation: Backpropagation нь мэдрэлийн сүлжээг сургахад ашигладаг гол алгоритм юм. Энэ нь сүлжээний жин ба хазайлттай холбоотой алдагдлын функцийн градиентийг тооцоолдог. Сүлжээгээр дамжуулан энэ градиентийг ухраах замаар шаардлагатай жингийн шинэчлэлтийг үр дүнтэй тооцоолох боломжийг олгодог. Буцах тархалт нь сүлжээг алдаанаасаа суралцаж, гүйцэтгэлээ сайжруулах боломжийг олгодог.
Мэдрэлийн сүлжээний гол бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд нейрон, идэвхжүүлэх функц, давхарга, жин ба хазайлт, алдагдлын функц, оновчлолын алгоритм, буцах тархалт орно. Бүрэлдэхүүн хэсэг бүр нь сургалтын үйл явцад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд сүлжээнд нарийн төвөгтэй өгөгдлийг боловсруулж, үнэн зөв таамаглал гаргах боломжийг олгодог. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ойлгох нь үр дүнтэй мэдрэлийн сүлжээг бий болгох, сургахад зайлшгүй шаардлагатай.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах:
- Keras нь TFlearn-аас илүү гүнзгий сургалтын TensorFlow номын сан мөн үү?
- TensorFlow 2.0 болон түүнээс хойшхи хувилбаруудад сешнүүдийг шууд ашиглахаа больсон. Тэдгээрийг ашиглах шалтгаан бий юу?
- Нэг халуун кодчилол гэж юу вэ?
- SQLite мэдээллийн сантай холбоо тогтоож, курсорын объект үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Өгөгдсөн Python кодын хэсэгчилсэн хэсэгт чатботын мэдээллийн сангийн бүтцийг бий болгоход ямар модулиудыг импортолсон бэ?
- Мэдээллийг чатботт зориулсан мэдээллийн санд хадгалахдаа ямар түлхүүр-утга хосуудыг хасч болох вэ?
- Холбогдох мэдээллийг мэдээллийн санд хадгалах нь их хэмжээний өгөгдлийг удирдахад хэрхэн тусалдаг вэ?
- Чатботт зориулсан мэдээллийн сан үүсгэх зорилго нь юу вэ?
- Чатботын дүгнэлт хийх явцад хяналтын цэгийг сонгох, цацрагийн өргөн болон оролт бүрт орчуулах тоог тохируулахдаа юуг анхаарах вэ?
- Чатботын гүйцэтгэлийн сул талыг байнга шалгаж, тодорхойлох нь яагаад чухал вэ?
TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF Deep Learning-д илүү олон асуулт, хариултыг үзээрэй