Kaundan[Itago][Ipakita]
- 1. Unsa man gyud ang Deep Learning?
- 2. Unsay nagpalahi sa Deep Learning gikan sa Machine Learning?
- 3. Unsa ang imong mga pagsabot karon sa mga neural network?
- 4. Unsa man gyud ang perceptron?
- 5. Unsa man gyud ang lawom nga neural network?
- 6. Unsa ang Eksaktong Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Unsang katuyoan ang gidula sa mga function sa pagpaaktibo sa usa ka neural network?
- 8. Unsa gyud ang Gradient Descent?
- 9. Unsa ang Eksakto nga Kalihokan sa Gasto?
- 10. Sa unsang paagi ang lawom nga mga network labaw sa mabaw nga mga network?
- 11. Ihulagway ang pagpalapad sa unahan.
- 12. Unsa ang backpropagation?
- 13. Sa konteksto sa lawom nga pagkat-on, giunsa nimo pagsabot ang gradient clipping?
- 14. Unsa ang Softmax ug ReLU Functions?
- 15. Mahimo bang bansayon ang modelo sa neural network uban ang tanang gibug-aton nga gibutang sa 0?
- 16. Unsay nagpalahi sa usa ka panahon gikan sa usa ka batch ug usa ka pag-uli?
- 17. Unsa ang Batch Normalization ug Dropout?
- 18. Unsa ang Nagbulag sa Stochastic Gradient Descent gikan sa Batch Gradient Descent?
- 19. Ngano nga hinungdanon nga ilakip ang mga dili linya sa mga neural network?
- 20. Unsa ang tensor sa lawom nga pagkat-on?
- 21. Unsaon nimo pagpili ang activation function para sa deep learning model?
- 22. Unsay buot ipasabot sa CNN?
- 23. Unsa ang daghang mga layer sa CNN?
- 24. Ano ang mga epekto sang sobra kag kulang nga pagkabutang, kag paano mo ini malikawan?
- 25. Sa lawom nga pagkat-on, unsa ang RNN?
- 26. Ihulagway ang Adam Optimizer
- 27. Mga lawom nga autoencoders: unsa man kini?
- 28. Unsay Kahulugan sa Tensor sa Tensorflow?
- 29. Usa ka katin-awan sa usa ka computational graph
- 30. Generative adversarial networks (GANs): unsa kini?
- 31. Giunsa nimo pagpili ang gidaghanon sa mga neuron ug mga tinago nga mga layer nga ilakip sa neural network samtang imong gidesinyo ang arkitektura?
- 32. Unsang mga matang sa neural network ang gigamit sa lawom nga pagpalig-on sa pagkat-on?
- Panapos
Ang lawom nga pagkat-on dili usa ka bag-ong ideya. Ang mga artipisyal nga neural network nagsilbi nga bugtong pundasyon sa subset sa pagkat-on sa makina nga nailhan nga lawom nga pagkat-on.
Ang lawom nga pagkat-on usa ka utok sa tawo nga gisundog, sama sa mga neural network, tungod kay kini gimugna aron pagsundog sa utok sa tawo.
Dugay na kining nahitabo. Karong mga adlawa, ang tanan naghisgot bahin niini tungod kay wala kami halos sama sa gahum sa pagproseso o datos sama sa among gibuhat karon.
Sa miaging 20 ka tuig, ang lawom nga pagkat-on ug pagkat-on sa makina mitumaw isip resulta sa talagsaong pagsaka sa kapasidad sa pagproseso.
Aron matabangan ka sa pag-andam alang sa bisan unsang mga pangutana nga mahimo nimong atubangon sa pagpangita sa imong gipangandoy nga trabaho, kini nga post maggiya kanimo sa daghang mga lawom nga pangutana sa interbyu sa pagkat-on, gikan sa yano hangtod sa komplikado.
1. Unsa man gyud ang Deep Learning?
Kung motambong ka a lawom nga pagkat-on interbyu, sa walay duhaduha nasabtan nimo kung unsa ang lawom nga pagkat-on. Ang tig-interbyu, bisan pa, nagpaabut kanimo nga maghatag usa ka detalyado nga tubag kauban ang usa ka ilustrasyon agig tubag niini nga pangutana.
Aron sa pagbansay neural networks alang sa lawom nga pagkat-on, daghang mga organisado o dili istruktura nga datos ang kinahanglan gamiton. Aron makit-an ang mga tinago nga mga sumbanan ug mga kinaiya, naghimo kini nga komplikado nga mga pamaagi (pananglitan, pag-ila sa imahe sa usa ka iring gikan sa usa ka iro).
2. Unsay nagpalahi sa Deep Learning gikan sa Machine Learning?
Isip usa ka sanga sa artificial intelligence nga nailhan nga machine learning, nagbansay kami sa mga kompyuter gamit ang datos ug mga estadistika ug algorithmic nga mga teknik aron kini mahimong mas maayo sa paglabay sa panahon.
Isip usa ka aspeto sa pagkat-on sa makina, ang lawom nga pagkat-on nagsundog sa arkitektura sa neural network nga makita sa utok sa tawo.
3. Unsa ang imong mga pagsabot karon sa mga neural network?
Ang mga artipisyal nga sistema nga nailhan nga mga neural network susama sa mga organikong neural network nga makit-an sa lawas sa tawo.
Paggamit sa usa ka teknik nga susama kung giunsa ang utok sa tawo functions, ang neural network usa ka koleksyon sa mga algorithm nga nagtumong sa pag-ila sa nagpahiping mga correlations sa usa ka piraso sa datos.
Kini nga mga sistema nakakuha sa kahibalo nga piho sa buluhaton pinaagi sa pagladlad sa ilang mga kaugalingon sa usa ka lainlain nga mga dataset ug mga pananglitan, kaysa sa pagsunod sa bisan unsang mga lagda nga piho sa buluhaton.
Ang ideya mao nga sa baylo nga adunay usa ka na-program nga pagsabut sa kini nga mga dataset, ang sistema nakakat-on sa pag-ila sa mga kinaiya gikan sa datos nga gipakaon niini.
Ang tulo ka mga layer sa network nga kasagarang gigamit sa Neural Networks mao ang mosunod:
- Input layer
- Tinago nga layer
- Output layer
4. Unsa man gyud ang perceptron?
Ang biological neuron nga makita sa utok sa tawo ikatandi sa perceptron. Daghang mga input ang nadawat sa perceptron, nga nagpahigayon daghang mga pagbag-o ug mga gimbuhaton ug nagpatunghag usa ka output.
Usa ka linear nga modelo nga gitawag og perceptron gigamit sa binary classification. Gisundog niini ang usa ka neuron nga adunay lainlaing mga input, ang matag usa adunay lainlaing gibug-aton.
Ang neuron nagkalkula sa usa ka function gamit kini nga gibug-aton nga mga input ug nagpagawas sa mga resulta.
5. Unsa man gyud ang lawom nga neural network?
Ang lawom nga neural network usa ka artipisyal nga neural network (ANN) nga adunay daghang mga layer taliwala sa input ug output layer (DNN).
Ang lawom nga neural network mao ang lawom nga arkitektura nga neural network. Ang pulong nga "lawom" nagtumong sa mga gimbuhaton nga adunay daghang lebel ug yunit sa usa ka layer. Ang mas tukma nga mga modelo mahimo pinaagi sa pagdugang ug mas dagkong mga lut-od aron makuha ang mas daghang lebel sa mga sumbanan.
6. Unsa ang Eksaktong Multilayer Perceptron (MLP)?
Ang input, hidden, ug output layers anaa sa MLPs, sama sa neural network. Gitukod kini nga susama sa usa ka single-layer perceptron nga adunay usa o daghan pang tinago nga mga layer.
Ang binary nga output sa usa ka layer nga perceptron mahimo ra nga ma-categorize ang linear separable nga mga klase (0,1), samtang ang MLP mahimong magklasipikar sa mga nonlinear nga klase.
7. Unsang katuyoan ang gidula sa mga function sa pagpaaktibo sa usa ka neural network?
Ang usa ka function sa pagpaaktibo nagtino kung ang usa ka neuron kinahanglan nga molihok sa labing sukaranan nga lebel. Ang bisan unsang function sa pagpaaktibo makadawat sa gibug-aton nga kantidad sa mga input plus bias isip input. Ang mga gimbuhaton sa pagpaaktibo naglakip sa step function, ang Sigmoid, ang ReLU, ang Tanh, ug ang Softmax.
8. Unsa gyud ang Gradient Descent?
Ang labing kaayo nga pamaagi sa pagminus sa usa ka function sa gasto o usa ka sayup mao ang gradient descent. Ang pagpangita sa local-global minima sa usa ka function mao ang tumong. Gitino niini ang dalan nga kinahanglan sundon sa modelo aron mamenosan ang sayup.
9. Unsa ang Eksakto nga Kalihokan sa Gasto?
Ang gasto function mao ang usa ka metric sa pag-assess kon unsa ka maayo ang imong modelo sa pagbuhat; usahay nailhan kini nga "pagkawala" o "sayup." Atol sa backpropagation, gigamit kini sa pagkalkulo sa error sa output layer.
Gipahimuslan namo kana nga dili tukma aron mapadayon ang mga proseso sa pagbansay sa neural network pinaagi sa pagduso niini balik sa neural network.
10. Sa unsang paagi ang lawom nga mga network labaw sa mabaw nga mga network?
Ang mga tinago nga mga layer gidugang sa mga neural network dugang sa mga layer sa input ug output. Sa tunga-tunga sa input ug output layer, ang mabaw nga neural network naggamit sa usa ka tinago nga layer, samtang ang lawom nga neural network naggamit sa daghang lebel.
Ang usa ka mabaw nga network nanginahanglan daghang mga parameter aron mahimong mohaum sa bisan unsang function. Ang lawom nga mga network mahimong mohaum sa mga gimbuhaton nga mas maayo bisan sa gamay nga gidaghanon sa mga parameter tungod kay kini naglakip sa daghang mga layer.
Ang lawom nga mga network gipalabi na karon tungod sa ilang versatility sa pagtrabaho uban sa bisan unsa nga matang sa data modeling, bisan kini alang sa pagsulti o sa pag-ila sa hulagway.
11. Ihulagway ang pagpalapad sa unahan.
Ang mga input gipasa kauban ang mga gibug-aton sa gilubong nga layer sa usa ka proseso nga nailhan nga pagpalapad sa pagpasa.
Ang output sa activation function gikuwenta sa matag usa ug sa matag gilubong nga layer sa dili pa ang pagproseso mapadayon ngadto sa mosunod nga layer.
Ang proseso magsugod sa input layer ug mouswag ngadto sa katapusang output layer, busa ang ngalan sa forward propagation.
12. Unsa ang backpropagation?
Kung ang mga gibug-aton ug mga bias gi-adjust sa neural network, gigamit ang backpropagation aron makunhuran ang function sa gasto pinaagi sa una nga pag-obserbar kung giunsa ang pagbag-o sa kantidad.
Ang pagsabut sa gradient sa matag tinago nga layer naghimo sa pagkalkulo niini nga pagbag-o nga yano.
Ang proseso, nailhan nga backpropagation, magsugod sa output layer ug mobalhin pabalik sa input layers.
13. Sa konteksto sa lawom nga pagkat-on, giunsa nimo pagsabot ang gradient clipping?
Ang Gradient Clipping usa ka pamaagi sa pagsulbad sa isyu sa nagbuto nga mga gradient nga mitumaw sa panahon sa backpropagation (usa ka kondisyon diin ang mahinungdanon nga dili husto nga mga gradient natipon sa paglabay sa panahon, nga mosangpot ngadto sa mahinungdanon nga mga kausaban sa mga gibug-aton sa modelo sa neural network sa panahon sa pagbansay).
Ang pagbuto sa mga gradient usa ka isyu nga mitungha kung ang mga gradients modako kaayo sa panahon sa pagbansay, nga maghimo sa modelo nga dili lig-on. Kung ang gradient milapas na sa gipaabot nga range, ang gradient values giduso sa element-by-element ngadto sa predefined minimum o maximum value.
Ang gradient clipping nagpalambo sa numerical stability sa usa ka neural network sa panahon sa pagbansay, apan kini adunay gamay nga epekto sa performance sa modelo.
14. Unsa ang Softmax ug ReLU Functions?
Usa ka activation function nga gitawag Softmax og output sa range tali sa 0 ug 1. Ang matag output gibahin aron ang sum sa tanang mga output usa ra. Alang sa mga layer sa output, ang Softmax kanunay nga gigamit.
Ang Rectified Linear Unit, usahay nailhan nga ReLU, mao ang labing gigamit nga function sa pagpaaktibo. Kung ang X positibo, kini nagpagawas sa X, kung dili kini nagpagawas sa mga sero. Ang ReLU kanunay nga gigamit sa gilubong nga mga lut-od.
15. Mahimo bang bansayon ang modelo sa neural network uban ang tanang gibug-aton nga gibutang sa 0?
Ang neural network dili gayud makakat-on sa pagkompleto sa usa ka trabaho, busa dili posible ang pagbansay sa usa ka modelo pinaagi sa pagsugod sa tanan nga mga gibug-aton ngadto sa 0.
Ang mga derivatives magpabilin nga pareho sa matag gibug-aton sa W [1] kung ang tanan nga mga gibug-aton gisugdan sa zero, nga moresulta sa mga neuron nga makakat-on sa parehas nga mga bahin.
Dili lamang ang pagsugod sa mga gibug-aton ngadto sa 0, apan sa bisan unsang porma sa makanunayon lagmit nga moresulta sa usa ka ubos nga resulta.
16. Unsay nagpalahi sa usa ka panahon gikan sa usa ka batch ug usa ka pag-uli?
Ang lain-laing mga porma sa pagproseso sa mga dataset ug gradient descent techniques naglakip sa batch, iteration, ug epoch. Ang Epoch naglakip sa makausa-pinaagi sa usa ka neural network nga adunay usa ka kompleto nga dataset, sa unahan ug paatras.
Aron makahatag ug kasaligang mga resulta, ang dataset kanunay nga gipasa sa makadaghang higayon tungod kay dako kaayo kini nga mapasa sa usa ka pagsulay.
Kini nga praktis sa balik-balik nga pagpadagan sa gamay nga gidaghanon sa datos pinaagi sa neural network gitawag nga iteration. Aron masiguro nga ang data set malampuson nga motabok sa mga neural network, kini mahimong bahinon sa daghang mga batch o subset, nga nailhan nga batching.
Depende sa gidak-on sa pagkolekta sa datos, ang tanan nga tulo ka mga pamaagi—panahon, pag-uli, ug gidak-on sa batch—sa esensya mga paagi sa paggamit sa gradient descent algorithm.
17. Unsa ang Batch Normalization ug Dropout?
Gipugngan sa pag-drop out ang pag-overfitting sa datos pinaagi sa random nga pagtangtang sa makita ug tinago nga mga unit sa network (kasagaran naghulog sa 20 porsyento sa mga node). Gidoble niini ang gidaghanon sa mga pag-uli nga gikinahanglan aron ma-converge ang network.
Pinaagi sa pag-normalize sa mga input sa matag layer aron adunay usa ka mean output activation nga zero ug usa ka standard deviation sa usa, ang batch normalization usa ka estratehiya aron mapalambo ang performance ug kalig-on sa mga neural network.
18. Unsa ang Nagbulag sa Stochastic Gradient Descent gikan sa Batch Gradient Descent?
Batch Gradient Descent:
- Ang kompleto nga dataset gigamit sa paghimo sa gradient para sa batch gradient.
- Ang kadaghan sa datos ug ang hinay nga pag-update sa mga gibug-aton nagpalisud sa panagsama.
Stochastic Gradient Descent:
- Ang stochastic gradient naggamit sa usa ka sample aron makalkula ang gradient.
- Tungod sa mas kanunay nga pagbag-o sa gibug-aton, kini nag-converges nga labi ka dali kaysa sa gradient sa batch.
19. Ngano nga hinungdanon nga ilakip ang mga dili linya sa mga neural network?
Bisan unsa pa kadaghan ang mga layer, ang usa ka neural network molihok sama sa usa ka perceptron kung wala ang mga non-linearities, nga maghimo sa output nga linearly nagsalig sa input.
Sa laing paagi, ang neural network nga adunay n layers ug m hidden units ug linear activation functions katumbas sa linear neural network nga walay tinago nga mga layer ug adunay abilidad nga makit-an ang linear separation borders lamang.
Kung walay mga non-linearities, ang usa ka neural network dili makasulbad sa mga komplikadong isyu ug tukma nga pagkategorya sa input.
20. Unsa ang tensor sa lawom nga pagkat-on?
Ang multidimensional array nga nailhan isip tensor nagsilbi nga generalization sa matrices ug vectors. Kini usa ka hinungdanon nga istruktura sa datos alang sa lawom nga pagkat-on. Ang N-dimensional nga mga han-ay sa sukaranang mga tipo sa datos gigamit sa pagrepresentar sa mga tensor.
Ang matag sangkap sa tensor adunay parehas nga tipo sa datos, ug kini nga tipo sa datos kanunay nga nahibal-an. Posible nga usa lang ka piraso sa porma—nga mao, pila ang mga dimensyon ug kung unsa kadako ang matag usa—ang nahibal-an.
Sa mga sitwasyon nga ang mga input hingpit usab nga nahibal-an, ang kadaghanan sa mga operasyon makahimo og hingpit nga nahibal-an nga mga tensor; sa ubang mga kaso, ang porma sa usa ka tensor maestablisar lamang sa panahon sa graph execution.
21. Unsaon nimo pagpili ang activation function para sa deep learning model?
- Makatarunganon ang paggamit sa usa ka linear activation function kung ang sangputanan nga kinahanglan paabuton tinuod.
- Ang usa ka Sigmoid function kinahanglan gamiton kung ang output nga kinahanglan nga matagna usa ka binary class probability.
- Ang usa ka function sa Tanh mahimong magamit kung ang giplano nga output adunay duha ka klasipikasyon.
- Tungod sa kasayon sa pag-compute, ang ReLU function magamit sa daghang mga sitwasyon.
22. Unsay buot ipasabot sa CNN?
Ang lawom nga neural network nga nag-espesyalisar sa pag-evaluate sa visual imagery naglakip sa convolutional neural networks (CNN, o ConvNet). Dinhi, imbes sa mga neural network diin ang usa ka vector nagrepresentar sa input, ang input usa ka multi-channel nga litrato.
Ang mga multilayer perceptron gigamit sa usa ka espesyal nga paagi sa mga CNN nga nanginahanglan gamay ra nga preprocessing.
23. Unsa ang daghang mga layer sa CNN?
Convolutional Layer: Ang nag-unang layer mao ang convolutional layer, nga adunay lain-laing mga makat-unan nga mga filter ug usa ka madawat nga field. Kining inisyal nga layer nagkuha sa input data ug nagkuha sa mga kinaiya niini.
ReLU Layer: Pinaagi sa paghimo sa mga network nga dili linear, kini nga layer nahimo nga zero ang negatibo nga mga pixel.
Pooling layer: Pinaagi sa pagminus sa pagproseso ug mga setting sa network, ang pooling layer anam-anam nga gipamenos ang spatial nga gidak-on sa representasyon. Max pooling mao ang labing gigamit nga paagi sa pooling.
24. Ano ang mga epekto sang sobra kag kulang nga pagkabutang, kag paano mo ini malikawan?
Nailhan kini nga overfitting kung nahibal-an sa usa ka modelo ang mga kakuti ug kasaba sa datos sa pagbansay hangtod sa punto nga negatibo nga makaapekto sa paggamit sa modelo sa bag-ong datos.
Mas lagmit nga mahitabo sa mga nonlinear nga mga modelo nga mas mapasibo samtang nagkat-on sa usa ka katuyoan sa katuyoan. Ang usa ka modelo mahimong mabansay aron makit-an ang mga awto ug trak, apan mahimo ra nga mailhan ang mga awto nga adunay usa ka partikular nga porma sa kahon.
Tungod kay gibansay lamang kini sa usa ka matang sa trak, mahimo nga dili kini makamatikod sa usa ka flatbed nga trak. Sa datos sa pagbansay, maayo ang pagtrabaho sa modelo, apan dili sa aktuwal nga kalibutan.
Ang under-fitted nga modelo nagtumong sa usa nga dili igo nga nabansay sa datos o makahimo sa pag-generalize sa bag-ong impormasyon. Kanunay kini nga mahitabo kung ang usa ka modelo gibansay nga adunay dili igo o dili tukma nga datos.
Ang katukma ug pasundayag pareho nga nakompromiso pinaagi sa dili angay.
Ang pag-resamp sa datos aron mabanabana ang katukma sa modelo (K-fold cross-validation) ug ang paggamit sa dataset sa validation aron masusi ang modelo mao ang duha ka paagi aron malikayan ang overfitting ug underfitting.
25. Sa lawom nga pagkat-on, unsa ang RNN?
Ang mga nagbalikbalik nga neural network (RNNs), usa ka sagad nga lainlain nga mga artipisyal nga neural network, gipadayon sa pinamubo nga RNN. Gigamit sila sa pagproseso sa mga genome, sinulat sa kamot, teksto, ug mga han-ay sa datos, ug uban pang mga butang. Alang sa gikinahanglan nga pagbansay, ang mga RNN naggamit sa backpropagation.
26. Ihulagway ang Adam Optimizer
Ang Adam optimizer, nailhan usab nga adaptive momentum, usa ka pamaagi sa pag-optimize nga gihimo aron madumala ang saba nga mga sitwasyon nga adunay gamay nga gradients.
Dugang pa sa paghatag og per-parameter updates para sa mas paspas nga convergence, ang Adam optimizer nagpalambo sa convergence pinaagi sa momentum, pagsiguro nga ang usa ka modelo dili ma-trap sa saddle point.
27. Mga lawom nga autoencoders: unsa man kini?
Ang lawom nga autoencoder mao ang kolektibong ngalan alang sa duha ka simetriko nga lawom nga pagtuo nga network nga kasagaran naglakip sa upat o lima ka mabaw nga mga lut-od alang sa pag-encode sa katunga sa network ug laing set sa upat o lima ka mga lut-od alang sa katunga sa pag-decode.
Kini nga mga layer nahimong pundasyon sa lawom nga mga network sa pagtuo ug gipugngan sa mga makina nga Boltzmann. Pagkahuman sa matag RBM, usa ka lawom nga autoencoder ang nag-aplay sa binary nga mga pagbag-o sa dataset nga MNIST.
Mahimo usab kini gamiton sa ubang mga datasets diin ang Gaussian nga gitul-id nga mga pagbag-o mas gusto kaysa RBM.
28. Unsay Kahulugan sa Tensor sa Tensorflow?
Kini usa pa ka lawom nga pangutana sa interbyu sa pagkat-on nga kanunay nga gipangutana. Ang usa ka tensor usa ka konsepto sa matematika nga gihulagway nga mas taas nga dimensyon nga mga arrays.
Ang mga tensor mao kini nga mga arrays sa datos nga gihatag isip input sa neural network ug adunay lain-laing mga dimensyon ug ranggo.
29. Usa ka katin-awan sa usa ka computational graph
Ang pundasyon sa usa ka TensorFlow mao ang pagtukod sa usa ka computational graph. Ang matag node naglihok sa usa ka network sa mga node, diin ang mga node nagbarug alang sa mga operasyon sa matematika ug mga kilid alang sa mga tensor.
Usahay kini gitawag nga "DataFlow Graph" tungod kay ang datos nag-agay sa porma sa usa ka graph.
30. Generative adversarial networks (GANs): unsa kini?
Sa Deep Learning, ang generative modeling nahimo gamit ang generative adversarial networks. Kini usa ka trabaho nga wala mabantayan kung diin ang resulta gihimo pinaagi sa pag-ila sa mga pattern sa data sa input.
Ang discriminator gigamit sa pagkategorya sa mga higayon nga gihimo sa generator, samtang ang generator gigamit sa paghimo og bag-ong mga pananglitan.
31. Giunsa nimo pagpili ang gidaghanon sa mga neuron ug mga tinago nga mga layer nga ilakip sa neural network samtang imong gidesinyo ang arkitektura?
Tungod sa usa ka hagit sa negosyo, ang tukma nga gidaghanon sa mga neuron ug mga tinago nga mga lut-od nga gikinahanglan sa pagtukod sa usa ka neural network nga arkitektura dili matino sa bisan unsang lisud ug paspas nga mga lagda.
Sa usa ka neural network, ang gidak-on sa tinago nga layer kinahanglan mahulog sa usa ka dapit sa tunga-tunga sa gidak-on sa input ug output layer.
Ang pagsugod sa pagsugod sa paghimo og disenyo sa neural network mahimong makab-ot sa pipila ka prangka nga mga pamaagi, bisan pa:
Pagsugod sa pipila ka sukaranan nga sistematikong pagsulay aron makita kung unsa ang labing maayo nga mahimo alang sa bisan unsang piho nga datos base sa nauna nga kasinatian sa mga neural network sa parehas nga mga setting sa tinuud nga kalibutan mao ang labing kaayo nga paagi aron masulbad ang matag talagsaon nga real-world nga predictive modeling nga hagit.
Ang pag-configure sa network mahimong mapili base sa kahibalo sa usa ka domain sa isyu ug kaniadto nga kasinatian sa neural network. Kung gisusi ang pag-setup sa usa ka neural network, ang gidaghanon sa mga layer ug mga neuron nga gigamit sa mga may kalabutan nga mga problema usa ka maayong lugar nga magsugod.
Ang pagkakomplikado sa neural network kinahanglan nga hinayhinay nga madugangan base sa giplano nga output ug katukma, sugod sa usa ka yano nga disenyo sa neural network.
32. Unsang mga matang sa neural network ang gigamit sa lawom nga pagpalig-on sa pagkat-on?
- Sa paradigm sa pagkat-on sa makina nga gitawag ug reinforcement learning, ang modelo naglihok aron mapadako ang ideya sa cumulative reward, sama sa gibuhat sa mga buhi.
- Ang mga dula ug mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon pareho nga gihulagway nga mga problema nga naglambigit pagpalig-on sa pagkat-on.
- Ang screen gigamit isip input kung ang problema nga irepresentar usa ka dula. Aron makahimo og usa ka output alang sa sunod nga mga hugna, gikuha sa algorithm ang mga pixel isip input ug giproseso kini pinaagi sa daghang mga layer sa convolutional neural network.
- Ang mga resulta sa mga aksyon sa modelo, paborable o dili maayo, molihok isip pagpalig-on.
Panapos
Ang lawom nga Pagkat-on misaka sa pagkapopular sa daghang mga tuig, nga adunay mga aplikasyon sa halos matag industriya nga lugar.
Ang mga kompanya labi nga nangita alang sa mga may katakus nga eksperto nga makahimo sa pagdesinyo sa mga modelo nga nagsundog sa pamatasan sa tawo gamit ang lawom nga pagkat-on ug mga pamaagi sa pagkat-on sa makina.
Ang mga kandidato nga nagpadako sa ilang kahanas ug nagpadayon sa ilang kahibalo bahin sa kini nga mga advanced nga teknolohiya makapangita usa ka halapad nga mga oportunidad sa trabaho nga adunay madanihon nga bayad.
Mahimo ka magsugod sa mga interbyu karon nga ikaw adunay usa ka lig-on nga pagsabot kung unsaon pagtubag sa pipila sa labing kanunay nga gihangyo nga lawom nga pagkat-on nga mga pangutana sa interbyu. Himoa ang sunod nga lakang base sa imong mga tumong.
Bisitaha ang Hashdork's Serye sa Interbyu sa pag-andam alang sa mga interbyu.
Leave sa usa ka Reply