Mündəricat[Gizlət][Göstər]
- 1. Dərin Öyrənmə tam olaraq nədir?
- 2. Dərin Öyrənmə Maşın Öyrənməsindən nə ilə fərqlənir?
- 3. Neyron şəbəkələri haqqında indiki anlayışlarınız necədir?
- 4. Perseptron tam olaraq nədir?
- 5. Dərin neyron şəbəkəsi tam olaraq nədir?
- 6. Çoxlaylı Perseptron (MLP) Tam olaraq Nədir?
- 7. Neyroşəbəkədə aktivləşdirmə funksiyaları hansı məqsədlə yerinə yetirilir?
- 8. Qradient eniş dəqiq olaraq nədir?
- 9. Xərc funksiyası tam olaraq nədir?
- 10. Dərin şəbəkələr dayaz şəbəkələrdən necə üstün ola bilər?
- 11. İrəli yayılmasını təsvir edin.
- 12. Geri yayılma nədir?
- 13. Dərin öyrənmə kontekstində siz qradiyentin kəsilməsini necə başa düşürsünüz?
- 14. Softmax və ReLU funksiyaları hansılardır?
- 15. Neyroşəbəkə modeli bütün çəkiləri 0-a təyin etməklə öyrədilə bilərmi?
- 16. Epoxa partiyadan və iterasiyadan nə ilə fərqlənir?
- 17. Batch Normalizasiya və Dropout Nədir?
- 18. Stokastik qradient enişini toplu qradient enişindən nə ayırır?
- 19. Neyron şəbəkələrə qeyri-xəttilərin daxil edilməsi nə üçün vacibdir?
- 20. Dərin öyrənmədə tenzor nədir?
- 21. Dərin öyrənmə modeli üçün aktivləşdirmə funksiyasını necə seçərdiniz?
- 22. CNN dedikdə nəyi nəzərdə tutursunuz?
- 23. CNN-in çoxsaylı təbəqələri hansılardır?
- 24. Həddindən artıq və aşağı uyğunlaşmanın nəticələri hansılardır və onlardan necə qaçmaq olar?
- 25. Dərin öyrənmədə RNN nədir?
- 26. Adam Optimizerini təsvir edin
- 27. Dərin avtokodlayıcılar: onlar nədir?
- 28. Tenzor axınında Tensor nə deməkdir?
- 29. Hesablama qrafikinin izahı
- 30. Generativ rəqib şəbəkələr (GAN): bunlar nədir?
- 31. Memarlığı tərtib edərkən neyron şəbəkəsinə daxil ediləcək neyronların və gizli təbəqələrin sayını necə seçəcəksiniz?
- 32. Dərin gücləndirici öyrənmədə hansı növ neyron şəbəkələri istifadə olunur?
- Nəticə
Dərin öyrənmə tamamilə yeni bir fikir deyil. Süni neyron şəbəkələri dərin öyrənmə kimi tanınan maşın öyrənməsi alt dəstinin yeganə təməli kimi xidmət edir.
Dərin öyrənmə insan beynini təqlid etmək üçün yaradılmış neyron şəbəkələri kimi insan beyninin təqlididir.
Bir müddətdir bu var. Bu günlərdə hər kəs bu barədə danışır, çünki indiki qədər emal gücümüz və ya məlumatımız yoxdur.
Son 20 il ərzində dərin öyrənmə və maşın öyrənməsi emal qabiliyyətinin kəskin artması nəticəsində ortaya çıxdı.
Xəyal etdiyiniz işi axtararkən qarşılaşa biləcəyiniz hər hansı sorğuya hazırlaşmağınıza kömək etmək üçün bu yazı sadədən mürəkkəbə qədər bir sıra dərin öyrənmə müsahibə sualları vasitəsilə sizə rəhbərlik edəcək.
1. Dərin Öyrənmə tam olaraq nədir?
Əgər iştirak edirsinizsə dərin öyrənmə Müsahibə, şübhəsiz ki, dərin öyrənmənin nə olduğunu başa düşürsünüz. Müsahibiniz bu suala cavab olaraq illüstrasiya ilə yanaşı ətraflı cavab vermənizi gözləyir.
Məşq etmək üçün sinir şəbəkələri dərin öyrənmə üçün əhəmiyyətli miqdarda təşkil edilmiş və ya strukturlaşdırılmamış məlumatlardan istifadə edilməlidir. Gizli nümunələri və xüsusiyyətləri tapmaq üçün o, mürəkkəb prosedurları yerinə yetirir (məsələn, pişiyi itin obrazından ayırmaq).
2. Dərin Öyrənmə Maşın Öyrənməsindən nə ilə fərqlənir?
Maşın öyrənməsi kimi tanınan süni intellektin bir qolu olaraq biz kompüterləri məlumatlardan, statistik və alqoritmik üsullardan istifadə edərək öyrədirik ki, zaman keçdikcə daha yaxşı olsunlar.
aspekti kimi maşın təlim, dərin öyrənmə insan beynində görülən neyron şəbəkə arxitekturasını təqlid edir.
3. Neyron şəbəkələri haqqında indiki anlayışlarınız necədir?
Neyron şəbəkələri kimi tanınan süni sistemlər insan bədənində olan üzvi neyron şəbəkələrinə çox bənzəyir.
Necə bənzər bir texnika istifadə edərək insan beyni funksiyalar üçün neyron şəbəkəsi verilənlərin əsas korrelyasiyalarını müəyyən etmək məqsədi daşıyan alqoritmlər toplusudur.
Bu sistemlər hər hansı tapşırıq üçün xüsusi qaydalara riayət etməklə deyil, bir sıra verilənlər toplusuna və nümunələrə məruz qalaraq tapşırıq üçün xüsusi biliklər əldə edirlər.
İdeya ondan ibarətdir ki, bu verilənlər dəstləri haqqında əvvəlcədən proqramlaşdırılmış anlayışa sahib olmaq əvəzinə, sistem qidalandığı verilənlərdən fərqləndirici xüsusiyyətləri öyrənir.
Neyron şəbəkələrində ən çox istifadə olunan üç şəbəkə qatı aşağıdakılardır:
- Giriş təbəqəsi
- Gizli təbəqə
- Çıxış təbəqəsi
4. Perseptron tam olaraq nədir?
İnsan beynində tapılan bioloji neyron perseptronla müqayisə edilə bilər. Çoxlu girişlər perseptron tərəfindən qəbul edilir, daha sonra çoxlu çevrilmələr və funksiyalar yerinə yetirir və nəticə çıxarır.
İkili təsnifatda perseptron adlanan xətti model istifadə olunur. O, hər biri fərqli çəkiyə malik müxtəlif girişlərə malik bir neyronu simulyasiya edir.
Neyron bu çəkili girişlərdən istifadə edərək funksiyanı hesablayır və nəticələri çıxarır.
5. Dərin neyron şəbəkəsi tam olaraq nədir?
Dərin neyron şəbəkəsi giriş və çıxış təbəqələri (DNN) arasında bir neçə təbəqədən ibarət süni neyron şəbəkəsidir (ANN).
Dərin neyron şəbəkələri dərin memarlıq neyron şəbəkələridir. “Dərin” sözü bir təbəqədə çoxlu səviyyə və vahidləri olan funksiyalara aiddir. Daha çox səviyyəli nümunələri çəkmək üçün daha çox və daha böyük təbəqələr əlavə etməklə daha dəqiq modellər yaradıla bilər.
6. Çoxlaylı Perseptron (MLP) Tam olaraq Nədir?
Giriş, gizli və çıxış təbəqələri neyron şəbəkələrində olduğu kimi MLP-lərdə də mövcuddur. O, bir və ya bir neçə gizli təbəqəsi olan bir qatlı perseptrona bənzər şəkildə qurulur.
Tək qatlı perseptronun ikili çıxışı yalnız xətti ayrıla bilən sinifləri (0,1) təsnif edə bilər, MLP isə qeyri-xətti sinifləri təsnif edə bilər.
7. Neyroşəbəkədə aktivləşdirmə funksiyaları hansı məqsədlə yerinə yetirilir?
Aktivləşdirmə funksiyası neyronun ən fundamental səviyyədə aktiv olub-olmamasını müəyyən edir. İstənilən aktivləşdirmə funksiyası giriş kimi daxilolmaların çəkili cəmini üstəgəl qərəzi qəbul edə bilər. Aktivləşdirmə funksiyalarına addım funksiyası, Sigmoid, ReLU, Tanh və Softmax daxildir.
8. Qradient eniş dəqiq olaraq nədir?
Xərc funksiyasını və ya xətanı minimuma endirmək üçün ən yaxşı yanaşma gradient enişidir. Məqsəd funksiyanın yerli-qlobal minimumunu tapmaqdır. Bu, səhvi minimuma endirmək üçün modelin izləməli olduğu yolu müəyyən edir.
9. Xərc funksiyası tam olaraq nədir?
Xərc funksiyası modelinizin nə qədər yaxşı performans göstərdiyini qiymətləndirmək üçün bir metrikdir; bəzən "itki" və ya "səhv" kimi tanınır. Geri yayılma zamanı o, çıxış qatının xətasını hesablamaq üçün istifadə olunur.
Biz bu qeyri-dəqiqlikdən istifadə edərək neyron şəbəkəsini neyron şəbəkəsi vasitəsilə geri itələməklə onun təlim proseslərini davam etdiririk.
10. Dərin şəbəkələr dayaz şəbəkələrdən necə üstün ola bilər?
Giriş və çıxış qatlarına əlavə olaraq neyron şəbəkələrə gizli təbəqələr əlavə edilir. Giriş və çıxış təbəqələri arasında dayaz neyron şəbəkələri bir gizli təbəqədən istifadə edir, dərin neyron şəbəkələri isə çoxsaylı səviyyələrdən istifadə edir.
Dayaz şəbəkə istənilən funksiyaya uyğunlaşa bilmək üçün bir neçə parametr tələb edir. Dərin şəbəkələr hətta az sayda parametrlə belə funksiyalara daha yaxşı uyğunlaşa bilər, çünki onlar bir neçə təbəqədən ibarətdir.
Dərin şəbəkələr indi nitq və ya şəklin tanınması üçün istənilən məlumat modelləşdirməsi ilə işləməkdə çox yönlü olduğuna görə üstünlük təşkil edir.
11. İrəli yayılmasını təsvir edin.
Girişlər çəkilərlə birlikdə basdırılmış təbəqəyə ötürülmə yayılması kimi tanınan bir prosesdə ötürülür.
Aktivləşdirmə funksiyasının çıxışı emaldan sonrakı təbəqəyə keçməzdən əvvəl hər bir basdırılmış təbəqədə hesablanır.
Proses giriş qatından başlayır və son çıxış qatına qədər irəliləyir, beləliklə irəli yayılma adı verilir.
12. Geri yayılma nədir?
Neyron şəbəkədə çəkilər və meyllər tənzimləndikdə, ilk növbədə dəyərin necə dəyişdiyini müşahidə edərək xərc funksiyasını azaltmaq üçün geri yayılma istifadə olunur.
Hər bir gizli təbəqədə gradientin başa düşülməsi bu dəyişikliyi hesablamağı asanlaşdırır.
Geri yayılma kimi tanınan proses çıxış qatından başlayır və giriş qatlarına geriyə doğru hərəkət edir.
13. Dərin öyrənmə kontekstində siz qradiyentin kəsilməsini necə başa düşürsünüz?
Gradient Kəsmə geri yayılma zamanı yaranan partlayan qradiyent probleminin həlli üçün bir üsuldur (zamanla əhəmiyyətli səhv qradientlərin yığılması, təlim zamanı neyron şəbəkə modelinin çəkilərində əhəmiyyətli düzəlişlərə səbəb olan vəziyyət).
Qradiyentlərin partlaması məşq zamanı gradientlər çox böyüdükdə, modeli qeyri-sabit etdikdə yaranan problemdir. Əgər gradient gözlənilən diapazonu keçibsə, qradiyentin dəyərləri element-element əvvəlcədən müəyyən edilmiş minimum və ya maksimum dəyərə ötürülür.
Qradient kəsmə təlim zamanı neyron şəbəkənin ədədi sabitliyini artırır, lakin bu, modelin performansına minimal təsir göstərir.
14. Softmax və ReLU funksiyaları hansılardır?
Softmax adlanan aktivləşdirmə funksiyası 0 və 1 arasında bir çıxış yaradır. Hər bir çıxış elə bölünür ki, bütün çıxışların cəmi bir olsun. Çıxış təbəqələri üçün Softmax tez-tez istifadə olunur.
Bəzən ReLU kimi tanınan Rectified Linear Unit ən çox istifadə edilən aktivləşdirmə funksiyasıdır. X müsbətdirsə, X-i çıxarır, əks halda sıfırları çıxarır. ReLU müntəzəm olaraq basdırılmış təbəqələrə tətbiq olunur.
15. Neyroşəbəkə modeli bütün çəkiləri 0-a təyin etməklə öyrədilə bilərmi?
Neyroşəbəkə heç vaxt verilən işi başa çatdırmağı öyrənməyəcək, ona görə də bütün çəkiləri 0-a endirməklə modeli öyrətmək mümkün deyil.
Əgər bütün çəkilər sıfıra endirilərsə, törəmələr W [1]-dəki hər çəki üçün eyni qalacaq, bu da neyronların eyni xüsusiyyətləri iterativ şəkildə öyrənməsi ilə nəticələnəcək.
Sadəcə çəkiləri 0-a deyil, sabitin istənilən formasına başlamaq çox güman ki, subpar nəticə ilə nəticələnəcək.
16. Epoxa partiyadan və iterasiyadan nə ilə fərqlənir?
Verilənlər toplusunun işlənməsinin müxtəlif formaları və gradient eniş üsulları toplu, iterasiya və dövr daxildir. Epoch, həm irəli, həm də geriyə doğru tam məlumat dəsti ilə bir dəfə neyron şəbəkəsi vasitəsilə daxildir.
Etibarlı nəticələr təmin etmək üçün verilənlər bazası bir cəhddə keçmək üçün çox böyük olduğundan tez-tez bir neçə dəfə ötürülür.
Az miqdarda verilənlərin neyron şəbəkəsi vasitəsilə təkrar-təkrar işlədilməsi təcrübəsi iterasiya adlanır. Məlumat dəstinin neyron şəbəkələri uğurla keçdiyinə zəmanət vermək üçün onu bir sıra qruplara və ya alt qruplara bölmək olar ki, bu da batching kimi tanınır.
Məlumatların toplanmasının ölçüsündən asılı olaraq, hər üç üsul – dövr, təkrarlama və partiyanın ölçüsü – mahiyyətcə istifadə üsullarıdır. gradient eniş alqoritmi.
17. Batch Normalizasiya və Dropout Nədir?
Dropout həm görünən, həm də gizli şəbəkə vahidlərini təsadüfi silməklə (adətən qovşaqların 20 faizini buraxaraq) məlumatların həddindən artıq uyğunlaşmasının qarşısını alır. Şəbəkənin birləşməsi üçün tələb olunan iterasiyaların sayını iki dəfə artırır.
Orta çıxış aktivasiyasını sıfıra və bir standart sapmaya sahib olmaq üçün hər bir təbəqədəki girişləri normallaşdırmaqla, toplu normallaşdırma neyron şəbəkələrinin performansını və sabitliyini artırmaq üçün bir strategiyadır.
18. Stokastik qradient enişini toplu qradient enişindən nə ayırır?
Toplu Gradient Enişi:
- Tam verilənlər bazası toplu gradient üçün gradient qurmaq üçün istifadə olunur.
- Böyük miqdarda məlumat və yavaş-yavaş yenilənən çəkilər yaxınlaşmanı çətinləşdirir.
Stokastik Qradient Eniş:
- Stokastik qradiyent qradiyenti hesablamaq üçün tək nümunədən istifadə edir.
- Daha tez-tez çəki dəyişikliklərinə görə, toplu gradientdən əhəmiyyətli dərəcədə daha tez birləşir.
19. Neyron şəbəkələrə qeyri-xəttilərin daxil edilməsi nə üçün vacibdir?
Nə qədər təbəqənin olmasından asılı olmayaraq, neyroşəbəkə qeyri-xətti olmadıqda özünü qavrayış kimi apararaq çıxışı girişdən xətti asılı edir.
Başqa sözlə desək, n təbəqə və m gizli vahid və xətti aktivləşdirmə funksiyaları olan neyron şəbəkəsi, gizli təbəqələri olmayan və yalnız xətti ayırma sərhədlərini aşkar etmək qabiliyyətinə malik xətti neyron şəbəkəsinə bərabərdir.
Qeyri-xətti olmayan neyron şəbəkəsi mürəkkəb məsələləri həll edə və girişi dəqiq təsnif edə bilməz.
20. Dərin öyrənmədə tenzor nədir?
Tenzor kimi tanınan çoxölçülü massiv matrislərin və vektorların ümumiləşdirilməsi kimi xidmət edir. Dərin öyrənmə üçün mühüm məlumat strukturudur. Tensorları təmsil etmək üçün fundamental məlumat növlərinin N-ölçülü massivlərindən istifadə olunur.
Tensorun hər bir komponenti eyni məlumat növünə malikdir və bu məlumat növü həmişə məlumdur. Mümkündür ki, formanın yalnız bir parçası, yəni neçə ölçü var və hər birinin nə qədər böyük olduğu bilinir.
Girişlərin də tam məlum olduğu vəziyyətlərdə əməliyyatların əksəriyyəti tam məlum tensorlar yaradır; digər hallarda tenzorun forması yalnız qrafikin icrası zamanı müəyyən edilə bilər.
21. Dərin öyrənmə modeli üçün aktivləşdirmə funksiyasını necə seçərdiniz?
- Gözlənilməli olan nəticə faktiki olarsa, xətti aktivləşdirmə funksiyasından istifadə etmək məntiqlidir.
- Proqnozlaşdırılmalı olan çıxış ikili sinif ehtimalıdırsa, Sigmoid funksiyasından istifadə edilməlidir.
- Proqnozlaşdırılan çıxışda iki təsnifat varsa, Tanh funksiyasından istifadə edilə bilər.
- Hesablama asanlığına görə, ReLU funksiyası müxtəlif vəziyyətlərdə tətbiq olunur.
22. CNN dedikdə nəyi nəzərdə tutursunuz?
Vizual görüntülərin qiymətləndirilməsində ixtisaslaşan dərin neyron şəbəkələrinə konvolyusiya neyron şəbəkələri (CNN və ya ConvNet) daxildir. Burada vektorun girişi təmsil etdiyi neyron şəbəkələrində deyil, giriş çoxkanallı şəkildir.
Çox qatlı qavrayışlar çox az ön emal tələb edən CNN-lər tərəfindən xüsusi şəkildə istifadə olunur.
23. CNN-in çoxsaylı təbəqələri hansılardır?
Convolutional Layer: Əsas təbəqə müxtəlif öyrənilə bilən filtrlərə və qəbuledici sahəyə malik olan konvolyusiya qatıdır. Bu ilkin təbəqə giriş məlumatlarını götürür və onun xüsusiyyətlərini çıxarır.
ReLU Layer: Şəbəkələri qeyri-xətti etməklə, bu təbəqə mənfi pikselləri sıfıra çevirir.
Birləşdirmə qatı: Emal və şəbəkə parametrlərini minimuma endirməklə, birləşdirmə təbəqəsi təmsilin məkan ölçüsünü tədricən minimuma endirir. Max pooling ən çox istifadə edilən birləşdirmə üsuludur.
24. Həddindən artıq və aşağı uyğunlaşmanın nəticələri hansılardır və onlardan necə qaçmaq olar?
Bu, modelin təlim məlumatlarında incəlikləri və səs-küyü öyrəndiyi zaman modelin təzə məlumatlardan istifadəsinə mənfi təsir göstərdiyi zaman bu, həddindən artıq uyğunlaşma kimi tanınır.
Məqsəd funksiyasını öyrənərkən daha uyğunlaşa bilən qeyri-xətti modellərlə baş vermə ehtimalı daha yüksəkdir. Model avtomobilləri və yük maşınlarını aşkar etmək üçün öyrədilə bilər, lakin o, yalnız xüsusi qutu forması olan nəqliyyat vasitələrini müəyyən edə bilər.
Onun yalnız bir yük maşınında öyrədildiyini nəzərə alsaq, o, düz yük maşınını aşkar edə bilməyəcək. Təlim məlumatlarında model yaxşı işləyir, lakin real dünyada deyil.
Yetərsiz quraşdırılmış model, verilənlər üzərində kifayət qədər öyrədilməmiş və ya yeni məlumatı ümumiləşdirə bilən modelə aiddir. Bu, çox vaxt model qeyri-kafi və ya qeyri-dəqiq məlumatlarla öyrədildikdə baş verir.
Dəqiqlik və performans hər ikisi uyğun olmayan şəkildə pozulur.
Modelin düzgünlüyünü qiymətləndirmək (K-qat çarpaz doğrulama) və modeli qiymətləndirmək üçün doğrulama verilənlər toplusundan istifadə etmək üçün məlumatların yenidən nümunə götürülməsi həddən artıq uyğunlaşma və uyğunlaşmanın qarşısını almaq üçün iki yoldur.
25. Dərin öyrənmədə RNN nədir?
Təkrarlanan neyron şəbəkələri (RNN), süni neyron şəbəkələrinin ümumi çeşidi RNN abbreviaturası ilə gedir. Onlar digər şeylər arasında genomları, əl yazısını, mətni və məlumat ardıcıllığını emal etmək üçün istifadə olunur. Lazımi təlim üçün RNN-lər geri yayılmadan istifadə edirlər.
26. Adam Optimizerini təsvir edin
Adaptiv impuls kimi də tanınan Adam optimallaşdırıcı, seyrək gradientlərlə səs-küylü vəziyyətləri idarə etmək üçün hazırlanmış optimallaşdırma texnikasıdır.
Daha sürətli yaxınlaşma üçün hər bir parametr yeniləməsini təmin etməklə yanaşı, Adam optimallaşdırıcı modelin yəhər nöqtəsində tələyə düşməməsini təmin edərək, sürət vasitəsilə konvergensiyanı gücləndirir.
27. Dərin avtokodlayıcılar: onlar nədir?
Dərin avtokodlayıcı, ümumiyyətlə şəbəkənin kodlaşdırma yarısı üçün dörd və ya beş dayaz təbəqəni və şifrələmə yarısı üçün dörd və ya beş təbəqədən ibarət başqa bir dəsti ehtiva edən iki simmetrik dərin inanc şəbəkəsinin ümumi adıdır.
Bu təbəqələr dərin inanc şəbəkələrinin əsasını təşkil edir və Boltzman maşınları ilə məhdudlaşdırılır. Hər RBM-dən sonra dərin avtokodlayıcı MNIST verilənlər bazasına ikili dəyişiklikləri tətbiq edir.
Onlar həmçinin Qauss rektifikasiya edilmiş çevrilmələrinin RBM-dən daha çox üstünlük veriləcəyi digər verilənlər bazalarında istifadə edilə bilər.
28. Tenzor axınında Tensor nə deməkdir?
Bu, müntəzəm olaraq soruşulan başqa bir dərin öyrənmə müsahibə sualıdır. Tensor daha yüksək ölçülü massivlər kimi vizuallaşdırılan riyazi anlayışdır.
Tensorlar neyron şəbəkəsinə giriş kimi təqdim edilən və müxtəlif ölçülərə və sıralamalara malik olan bu məlumat massivləridir.
29. Hesablama qrafikinin izahı
TensorFlow-un əsası hesablama qrafikinin qurulmasıdır. Hər bir qovşaq qovşaqlar şəbəkəsində fəaliyyət göstərir, burada qovşaqlar riyazi əməliyyatları, kənarları isə tensorlar üçün nəzərdə tutur.
Məlumatlar qrafik şəklində axdığı üçün bəzən "DataFlow Qrafik" adlanır.
30. Generativ rəqib şəbəkələr (GAN): bunlar nədir?
Dərin Öyrənmədə generativ modelləşdirmə generativ rəqib şəbəkələrdən istifadə etməklə həyata keçirilir. Nəzarət olunmayan işdir, burada nəticə daxil edilmiş məlumatlarda nümunələri müəyyən etməklə əldə edilir.
Diskriminator generatorun yaratdığı nümunələri təsnif etmək üçün istifadə olunur, generator isə yeni nümunələr yaratmaq üçün istifadə olunur.
31. Memarlığı tərtib edərkən neyron şəbəkəsinə daxil ediləcək neyronların və gizli təbəqələrin sayını necə seçəcəksiniz?
Biznes problemini nəzərə alsaq, neyron şəbəkəsi arxitekturası qurmaq üçün lazım olan neyronların və gizli təbəqələrin dəqiq sayını heç bir sərt və sürətli qayda ilə müəyyən etmək olmaz.
Bir neyron şəbəkəsində gizli təbəqənin ölçüsü giriş və çıxış təbəqələrinin ölçüsünün ortasında bir yerə düşməlidir.
Neyron şəbəkə dizaynının yaradılmasına bir neçə sadə üsulla nail olmaq olar:
Bənzər real dünya parametrlərində neyron şəbəkələri ilə əvvəlki təcrübəyə əsaslanaraq, hər hansı bir xüsusi verilənlər toplusu üçün nəyin ən yaxşı nəticə verəcəyini görmək üçün bəzi əsas sistematik testlərdən başlamaq hər bir unikal real dünya proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə problemini həll etməyin ən yaxşı yoludur.
Şəbəkə konfiqurasiyası insanın problem sahəsi haqqında biliyinə və əvvəlki neyron şəbəkə təcrübəsi əsasında seçilə bilər. Bir neyron şəbəkəsinin qurulmasını qiymətləndirərkən, əlaqəli problemlərdə istifadə olunan təbəqələrin və neyronların sayı başlamaq üçün yaxşı yerdir.
Neyron şəbəkənin mürəkkəbliyi sadə neyron şəbəkə dizaynından başlayaraq proqnozlaşdırılan çıxış və dəqiqliyə əsasən tədricən artırılmalıdır.
32. Dərin gücləndirici öyrənmədə hansı növ neyron şəbəkələri istifadə olunur?
- Gücləndirici öyrənmə adlanan maşın öyrənməsi paradiqmasında model canlı şeylər kimi məcmu mükafat ideyasını maksimuma çatdırmaq üçün fəaliyyət göstərir.
- Oyunlar və özünü idarə edən nəqliyyat vasitələri hər ikisi ilə bağlı problemlər kimi təsvir edilir gücləndirici öyrənmə.
- Təqdim ediləcək problem oyundursa, ekran giriş kimi istifadə olunur. Növbəti mərhələlər üçün çıxış əldə etmək üçün alqoritm pikselləri giriş kimi qəbul edir və onları konvolyusiya neyron şəbəkələrinin bir çox təbəqələri vasitəsilə emal edir.
- Modelin hərəkətlərinin nəticələri, istər müsbət, istərsə də pis, möhkəmləndirici rol oynayır.
Nəticə
Deep Learning praktiki olaraq hər bir sənaye sahəsində tətbiqləri ilə illər ərzində populyarlıq qazandı.
Şirkətlər getdikcə dərin öyrənmə və maşın öyrənmə yanaşmalarından istifadə edərək insan davranışını təkrarlayan modellər hazırlaya bilən səriştəli mütəxəssislər axtarır.
Bacarıq dəstlərini artıran və bu qabaqcıl texnologiyalar haqqında biliklərini qoruyan namizədlər cəlbedici əmək haqqı ilə geniş iş imkanları tapa bilərlər.
Ən çox tələb olunan dərin öyrənmə müsahibə suallarından bəzilərinə necə cavab verməyi yaxşı başa düşdüyünüz üçün müsahibələrə indi başlaya bilərsiniz. Məqsədlərinizə əsaslanaraq növbəti addımı atın.
Hashdork'u ziyarət edin Müsahibə seriyası müsahibələrə hazırlaşmaq.
Cavab yaz