Tabl Cynnwys[Cuddio][Dangos]
- 1. Beth yn union yw Dysgu Dwfn?
- 2. Beth sy'n gwahaniaethu Dysgu Dwfn o Ddysgu Peiriannau?
- 3. Beth yw eich dealltwriaeth bresennol o rwydweithiau niwral?
- 4. Beth yn union yw perceptron?
- 5. Beth yn union yw rhwydwaith niwral dwfn?
- 6. Beth yn union yw Perceptron Amlhaenog (MLP)?
- 7. Pa ddiben y mae swyddogaethau actifadu yn ei chwarae mewn rhwydwaith niwral?
- 8. Beth yn union yw disgyniad graddiant?
- 9. Beth Yn union Yw'r Swyddogaeth Gost?
- 10. Sut gall rhwydweithiau dwfn berfformio'n well na rhai bas?
- 11. Disgrifiwch ymlediad blaen.
- 12. Beth yw backpropagation?
- 13. Yng nghyd-destun dysgu dwfn, sut ydych chi'n deall clipio graddiant?
- 14. Beth yw Swyddogaethau Softmax a ReLU?
- 15. A ellir hyfforddi model rhwydwaith niwral gyda'r holl bwysau wedi'u gosod i 0?
- 16. Beth sy'n gwahaniaethu epoc oddi wrth swp ac iteriad?
- 17. Beth Yw Normaleiddio Swp a Gollwng?
- 18. Beth sy'n Gwahanu Disgyniad Graddiant Stochastig oddi wrth Ddisgyniad Graddiant Swp?
- 19. Pam mae'n hollbwysig cynnwys aflinoledd mewn rhwydweithiau niwral?
- 20. Beth yw tensor mewn dysgu dwfn?
- 21. Sut byddech chi'n dewis y swyddogaeth actifadu ar gyfer model dysgu dwfn?
- 22. Beth ydych chi'n ei olygu wrth CNN?
- 23. Beth yw'r haenau CNN niferus?
- 24. Beth yw effeithiau gor-ffitio a than-ffitio, a sut gallwch chi eu hosgoi?
- 25. Mewn dysgu dwfn, beth yw RNN?
- 26. Disgrifiwch yr Adam Optimizer
- 27. Awto-godyddion dwfn: beth ydyn nhw?
- 28. Beth mae Tensor yn ei olygu yn Tensorflow?
- 29. Eglurhad o graff cyfrifiannol
- 30. Rhwydweithiau gwrthwynebus cynhyrchiol (GANs): beth ydyn nhw?
- 31. Sut byddwch chi'n dewis nifer y niwronau a'r haenau cudd i'w cynnwys yn y rhwydwaith niwral wrth i chi ddylunio'r bensaernïaeth?
- 32. Pa fathau o rwydweithiau niwral a ddefnyddir gan ddysgu atgyfnerthu dwfn?
- Casgliad
Nid yw dysgu dwfn yn syniad newydd sbon. Mae rhwydweithiau niwral artiffisial yn gwasanaethu fel unig sylfaen yr is-set dysgu peiriant a elwir yn ddysgu dwfn.
Mae dysgu dwfn yn ddynwared ymennydd dynol, yn debyg iawn i rwydweithiau niwral, gan eu bod wedi'u creu i efelychu'r ymennydd dynol.
Mae hyn wedi bod ers tro. Y dyddiau hyn, mae pawb yn siarad amdano gan nad oes gennym bron cymaint o bŵer prosesu neu ddata ag sydd gennym ar hyn o bryd.
Dros yr 20 mlynedd diwethaf, mae dysgu dwfn a dysgu peiriannau wedi dod i'r amlwg o ganlyniad i'r cynnydd dramatig mewn gallu prosesu.
Er mwyn eich cynorthwyo i baratoi ar gyfer unrhyw ymholiadau y gallech eu hwynebu wrth chwilio am swydd eich breuddwydion, bydd y swydd hon yn eich arwain trwy nifer o gwestiynau cyfweliad dysgu dwfn, yn amrywio o syml i gymhleth.
1. Beth yn union yw Dysgu Dwfn?
Os ydych yn mynychu a dysgu dwfn cyfweliad, rydych yn sicr yn deall beth yw dysgu dwfn. Mae'r cyfwelydd, fodd bynnag, yn rhagweld y byddwch yn darparu ymateb manwl ynghyd ag enghraifft mewn ymateb i'r cwestiwn hwn.
Er mwyn hyfforddi rhwydweithiau nefol ar gyfer dysgu dwfn, rhaid defnyddio symiau sylweddol o ddata trefnus neu anstrwythuredig. I ddod o hyd i batrymau a nodweddion cudd, mae'n gwneud gweithdrefnau cymhleth (er enghraifft, gwahaniaethu delwedd cath oddi wrth ddelwedd ci).
2. Beth sy'n gwahaniaethu Dysgu Dwfn o Ddysgu Peiriannau?
Fel cangen o ddeallusrwydd artiffisial a elwir yn ddysgu peirianyddol, rydym yn hyfforddi cyfrifiaduron gan ddefnyddio data a thechnegau ystadegol ac algorithmig fel eu bod yn gwella dros amser.
Fel agwedd o dysgu peiriant, mae dysgu dwfn yn dynwared y bensaernïaeth rhwydwaith niwral a welir yn yr ymennydd dynol.
3. Beth yw eich dealltwriaeth bresennol o rwydweithiau niwral?
Mae systemau artiffisial a elwir yn rhwydweithiau niwral yn debyg iawn i'r rhwydweithiau niwral organig a geir yn y corff dynol.
Gan ddefnyddio techneg sy'n debyg i sut mae'r ymennydd dynol Mae swyddogaethau, rhwydwaith niwral yn gasgliad o algorithmau sy'n ceisio nodi cydberthnasau sylfaenol mewn darn o ddata.
Mae'r systemau hyn yn caffael gwybodaeth tasg-benodol trwy amlygu eu hunain i ystod o setiau data ac enghreifftiau, yn hytrach na thrwy ddilyn unrhyw reolau tasg-benodol.
Y syniad yw, yn hytrach na chael dealltwriaeth wedi'i rhaglennu ymlaen llaw o'r setiau data hyn, bod y system yn dysgu nodweddion gwahaniaethol o'r data y mae'n cael ei fwydo.
Mae'r tair haen rhwydwaith a ddefnyddir amlaf mewn Rhwydweithiau Niwral fel a ganlyn:
- Haen mewnbwn
- Haen gudd
- Haen allbwn
4. Beth yn union yw perceptron?
Mae'r niwron biolegol a geir yn yr ymennydd dynol yn debyg i pherceptron. Derbynnir mewnbynnau lluosog gan y perceptron, sydd wedyn yn perfformio nifer o drawsnewidiadau a swyddogaethau ac yn cynhyrchu allbwn.
Mae model llinol o'r enw perceptron yn cael ei ddefnyddio mewn dosbarthiad deuaidd. Mae'n efelychu niwron gydag amrywiaeth o fewnbynnau, pob un â phwysau gwahanol.
Mae'r niwron yn cyfrifo ffwythiant gan ddefnyddio'r mewnbynnau pwysol hyn ac yn allbynnu'r canlyniadau.
5. Beth yn union yw rhwydwaith niwral dwfn?
Mae rhwydwaith niwral dwfn yn rhwydwaith niwral artiffisial (ANN) gyda sawl haen rhwng yr haenau mewnbwn ac allbwn (DNN).
Rhwydweithiau niwral pensaernïaeth ddofn yw rhwydweithiau niwral dwfn. Mae'r gair "dwfn" yn cyfeirio at swyddogaethau gyda llawer o lefelau ac unedau mewn un haen. Gellir creu modelau mwy cywir trwy ychwanegu haenau mwy a mwy i ddal lefelau uwch o batrymau.
6. Beth yn union yw Perceptron Amlhaenog (MLP)?
Mae haenau mewnbwn, cudd ac allbwn yn bresennol mewn MLPs, yn debyg iawn i rwydweithiau niwral. Fe'i hadeiladir yn yr un modd â pherceptron un haen gydag un neu fwy o haenau cudd.
Gall allbwn deuaidd perceptron un haen gategoreiddio dosbarthiadau gwahanadwy llinol (0,1) yn unig, tra gall MLP ddosbarthu dosbarthiadau aflinol.
7. Pa ddiben y mae swyddogaethau actifadu yn ei chwarae mewn rhwydwaith niwral?
Mae swyddogaeth actifadu yn pennu a ddylai niwron actifadu ar y lefel fwyaf sylfaenol ai peidio. Gall unrhyw swyddogaeth actifadu dderbyn swm pwysol y mewnbynnau ynghyd â gogwydd fel mewnbwn. Mae swyddogaethau ysgogi yn cynnwys y swyddogaeth cam, y Sigmoid, y ReLU, y Tanh, a'r Softmax.
8. Beth yn union yw disgyniad graddiant?
Y dull gorau ar gyfer lleihau swyddogaeth cost neu wall yw disgyniad graddiant. Dod o hyd i minima lleol-byd-eang swyddogaeth yw'r nod. Mae hwn yn nodi'r llwybr y dylai'r model ei ddilyn i leihau gwallau.
9. Beth Yn union Yw'r Swyddogaeth Gost?
Mae'r swyddogaeth gost yn fetrig i asesu pa mor dda y mae eich model yn perfformio; weithiau fe'i gelwir yn “golled” neu “gwall.” Yn ystod backpropagation, mae'n cael ei ddefnyddio i gyfrifo gwall yr haen allbwn.
Rydym yn manteisio ar yr anghywirdeb hwnnw i hybu prosesau hyfforddi'r rhwydwaith niwral trwy ei wthio yn ôl drwy'r rhwydwaith niwral.
10. Sut gall rhwydweithiau dwfn berfformio'n well na rhai bas?
Mae haenau cudd yn cael eu hychwanegu at rwydweithiau niwral yn ogystal â haenau mewnbwn ac allbwn. Rhwng yr haenau mewnbwn ac allbwn, mae rhwydweithiau niwral bas yn defnyddio un haen gudd, tra bod rhwydweithiau niwral dwfn yn defnyddio lefelau niferus.
Mae angen sawl paramedr ar rwydwaith bas er mwyn gallu ffitio i mewn i unrhyw swyddogaeth. Gall rhwydweithiau dwfn weddu i swyddogaethau'n well hyd yn oed gyda nifer fach o baramedrau gan eu bod yn cynnwys sawl haen.
Mae rhwydweithiau dwfn bellach yn cael eu ffafrio oherwydd eu hyblygrwydd wrth weithio gydag unrhyw fath o fodelu data, boed hynny ar gyfer adnabod lleferydd neu lun.
11. Disgrifiwch ymlediad blaen.
Trosglwyddir mewnbynnau ynghyd â phwysau i'r haen gladdedig mewn proses a elwir yn lluosogi anfon ymlaen.
Mae allbwn y swyddogaeth actifadu yn cael ei gyfrifo ym mhob haen gladdedig cyn y gall prosesu fynd ymlaen i'r haen ganlynol.
Mae'r broses yn dechrau ar yr haen fewnbwn ac yn symud ymlaen i'r haen allbwn eithaf, ac felly'r enw lluosogi ymlaen.
12. Beth yw backpropagation?
Pan fydd pwysau a rhagfarnau yn cael eu haddasu yn y rhwydwaith niwral, defnyddir backpropagation i leihau'r swyddogaeth cost trwy arsylwi yn gyntaf sut mae'r gwerth yn newid.
Mae deall y graddiant ar bob haen gudd yn gwneud cyfrifo'r newid hwn yn syml.
Mae'r broses, a elwir yn backpropagation, yn dechrau ar yr haen allbwn ac yn symud yn ôl i'r haenau mewnbwn.
13. Yng nghyd-destun dysgu dwfn, sut ydych chi'n deall clipio graddiant?
Mae Clipio Graddiant yn ddull o ddatrys y mater o raddiannau ffrwydrol sy'n codi yn ystod lluosogi cefn (cyflwr lle mae graddiannau anghywir sylweddol yn cronni dros amser, gan arwain at addasiadau sylweddol i bwysau modelau rhwydwaith niwral yn ystod hyfforddiant).
Mae graddiannau ffrwydro yn fater sy'n codi pan fydd y graddiannau'n mynd yn rhy fawr yn ystod yr hyfforddiant, gan wneud y model yn ansefydlog. Os yw'r graddiant wedi croesi'r amrediad disgwyliedig, mae'r gwerthoedd graddiant yn cael eu gwthio elfen-wrth-elfen i isafswm neu uchafswm gwerth rhagnodedig.
Mae clipio graddiant yn gwella sefydlogrwydd rhifiadol rhwydwaith niwral yn ystod hyfforddiant, ond ychydig iawn o effaith a gaiff ar berfformiad y model.
14. Beth yw Swyddogaethau Softmax a ReLU?
Mae ffwythiant actifadu o'r enw Softmax yn cynhyrchu allbwn yn yr amrediad rhwng 0 ac 1. Rhennir pob allbwn fel bod swm yr holl allbynnau yn un. Ar gyfer haenau allbwn, mae Softmax yn cael ei gyflogi'n aml.
Uned Llinol Unioni, a elwir weithiau yn ReLU, yw'r swyddogaeth actifadu a ddefnyddir fwyaf. Os yw X yn bositif, mae'n allbynnu X, fel arall mae'n allbynnu sero. Mae ReLU yn cael ei gymhwyso'n rheolaidd i haenau claddedig.
15. A ellir hyfforddi model rhwydwaith niwral gyda'r holl bwysau wedi'u gosod i 0?
Ni fydd y rhwydwaith niwral byth yn dysgu cwblhau swydd benodol, felly nid yw'n bosibl hyfforddi model trwy gychwyn yr holl bwysau i 0.
Bydd y deilliadau yn aros yr un fath ar gyfer pob pwysau yn W [1] os caiff pob pwysau ei gychwyn i sero, a fydd yn arwain at niwronau'n dysgu'r un nodweddion yn ailadroddol.
Nid yn unig ymgychwyn y pwysau i 0, ond i unrhyw ffurf ar gysonyn yn debygol o arwain at ganlyniad subpar.
16. Beth sy'n gwahaniaethu epoc oddi wrth swp ac iteriad?
Mae gwahanol fathau o setiau data prosesu a thechnegau disgyniad graddiant yn cynnwys swp, iteriad, ac epoc. Mae Epoch yn cynnwys rhwydwaith niwral unwaith-drwodd gyda set ddata lawn, ymlaen ac yn ôl.
Er mwyn darparu canlyniadau dibynadwy, mae'r set ddata yn aml yn cael ei phasio sawl gwaith gan ei bod yn rhy fawr i'w phasio mewn un cynnig.
Cyfeirir at yr arfer hwn o redeg swm bach o ddata dro ar ôl tro trwy rwydwaith niwral fel iteriad. Er mwyn gwarantu bod y set ddata yn croesi'r rhwydweithiau niwral yn llwyddiannus, gellir ei rannu'n nifer o sypiau neu is-setiau, a elwir yn sypynnu.
Yn dibynnu ar faint y casglu data, mae pob un o'r tri dull—y cyfnod, iteriad, a maint swp-yn eu hanfod yn ffyrdd o ddefnyddio'r algorithm disgyniad graddiant.
17. Beth Yw Normaleiddio Swp a Gollwng?
Mae dropout yn atal gorffitio data trwy gael gwared ar unedau rhwydwaith gweladwy a chudd ar hap (gan ollwng 20 y cant o'r nodau fel arfer). Mae'n dyblu nifer yr iteriadau sydd eu hangen i gael y rhwydwaith i gydgyfeirio.
Trwy normaleiddio'r mewnbynnau ym mhob haen i gael actifadu allbwn cymedrig o sero a gwyriad safonol o un, mae normaleiddio swp yn strategaeth i wella perfformiad a sefydlogrwydd rhwydweithiau niwral.
18. Beth sy'n Gwahanu Disgyniad Graddiant Stochastig oddi wrth Ddisgyniad Graddiant Swp?
Disgyniad graddiant swp:
- Defnyddir y set ddata gyflawn i adeiladu graddiant y graddiant swp.
- Mae'r swm enfawr o ddata a'r pwysau sy'n diweddaru'n araf yn gwneud cydgyfeiriant yn anodd.
Disgyniad Graddiant Stochastig:
- Mae'r graddiant stocastig yn defnyddio un sampl i gyfrifo'r graddiant.
- Oherwydd y newidiadau pwysau amlach, mae'n cydgyfeirio'n sylweddol gyflymach na'r graddiant swp.
19. Pam mae'n hollbwysig cynnwys aflinoledd mewn rhwydweithiau niwral?
Ni waeth faint o haenau sydd, bydd rhwydwaith niwral yn ymddwyn fel perceptron yn absenoldeb aflinoleddau, gan wneud yr allbwn yn dibynnu'n llinol ar y mewnbwn.
I'w roi mewn ffordd arall, mae rhwydwaith niwral gyda n haenau ac m unedau cudd a swyddogaethau actifadu llinol yn cyfateb i rwydwaith niwral llinol heb haenau cudd a gyda'r gallu i ganfod ffiniau gwahanu llinellol yn unig.
Heb linellau, ni all rhwydwaith niwral ddatrys materion cymhleth a chategoreiddio'r mewnbwn yn gywir.
20. Beth yw tensor mewn dysgu dwfn?
Mae arae aml-ddimensiwn o'r enw tensor yn gweithredu fel cyffredinoliad o fatricsau a fectorau. Mae'n strwythur data hanfodol ar gyfer dysgu dwfn. Defnyddir araeau N-dimensiwn o fathau o ddata sylfaenol i gynrychioli tensiynau.
Mae gan bob cydran o'r tensor yr un math o ddata, ac mae'r math hwn o ddata bob amser yn hysbys. Mae’n bosibl mai dim ond darn o’r siâp—sef, faint o ddimensiynau sydd a pha mor fawr yw pob un—sy’n hysbys.
Mewn sefyllfaoedd pan fo'r mewnbynnau hefyd yn gwbl hysbys, mae'r mwyafrif o weithrediadau'n cynhyrchu tensorau cwbl hysbys; mewn achosion eraill, dim ond wrth weithredu graff y gellir sefydlu ffurf tensor.
21. Sut byddech chi'n dewis y swyddogaeth actifadu ar gyfer model dysgu dwfn?
- Mae'n gwneud synnwyr defnyddio swyddogaeth actifadu llinol os yw'r canlyniad y mae'n rhaid ei ragweld yn wirioneddol.
- Dylid defnyddio swyddogaeth Sigmoid os yw'r allbwn y mae'n rhaid ei ragweld yn debygolrwydd dosbarth deuaidd.
- Gellir defnyddio swyddogaeth Tanh os yw'r allbwn a ragwelir yn cynnwys dau ddosbarthiad.
- Oherwydd ei fod yn hawdd ei gyfrifo, mae swyddogaeth ReLU yn berthnasol mewn ystod eang o sefyllfaoedd.
22. Beth ydych chi'n ei olygu wrth CNN?
Mae rhwydweithiau niwral dwfn sy'n arbenigo mewn gwerthuso delweddau gweledol yn cynnwys rhwydweithiau niwral convolutional (CNN, neu ConvNet). Yma, yn hytrach nag mewn rhwydweithiau niwral lle mae fector yn cynrychioli'r mewnbwn, mae'r mewnbwn yn ddarlun aml-sianel.
Defnyddir perceptronau aml-haen mewn ffordd arbennig gan CNNs sydd angen ychydig iawn o ragbrosesu.
23. Beth yw'r haenau CNN niferus?
Haen Convolutional: Y brif haen yw'r haen convolutional, sydd ag amrywiaeth o hidlwyr dysgadwy a maes derbyniol. Mae'r haen gychwynnol hon yn cymryd y data mewnbwn ac yn echdynnu ei nodweddion.
Haen ReLU: Trwy wneud y rhwydweithiau'n aflinol, mae'r haen hon yn troi picsel negyddol yn sero.
Haen cronni: Trwy leihau gosodiadau prosesu a rhwydwaith, mae'r haen gronni yn lleihau maint gofodol y gynrychiolaeth yn raddol. Uchafswm cronni yw'r dull mwyaf cyffredin o gronni.
24. Beth yw effeithiau gor-ffitio a than-ffitio, a sut gallwch chi eu hosgoi?
Gelwir hyn yn orffitio pan fydd model yn dysgu cymhlethdodau a sŵn yn y data hyfforddi i'r pwynt lle mae'n effeithio'n negyddol ar ddefnydd y model o ddata ffres.
Mae'n fwy tebygol o ddigwydd gyda modelau aflinol sy'n fwy addasadwy wrth ddysgu swyddogaeth nod. Gellir hyfforddi model i ganfod ceir a thryciau, ond efallai mai dim ond cerbydau sydd â ffurf blwch penodol y gall eu hadnabod.
O ystyried mai dim ond ar un math o lori y cafodd ei hyfforddi, efallai na fydd yn gallu canfod tryc gwely gwastad. Ar ddata hyfforddi, mae'r model yn gweithio'n dda, ond nid yn y byd go iawn.
Mae model heb ei ffitio yn cyfeirio at un nad yw wedi'i hyfforddi'n ddigonol ar ddata nac yn gallu cyffredinoli i wybodaeth newydd. Mae hyn yn aml yn digwydd pan fo model yn cael ei hyfforddi gyda data annigonol neu anghywir.
Mae cywirdeb a pherfformiad ill dau yn cael eu peryglu gan ddiffyg ffitiadau.
Mae ailsamplu’r data i amcangyfrif cywirdeb model (croes-ddilysu plyg-K) a defnyddio set ddata ddilysu i asesu’r model yn ddwy ffordd o osgoi gorffitio a than-ffitio.
25. Mewn dysgu dwfn, beth yw RNN?
Mae rhwydweithiau niwral cylchol (RNNs), amrywiaeth gyffredin o rwydweithiau niwral artiffisial, yn mynd yn ôl y talfyriad RNN. Fe'u cyflogir i brosesu genomau, llawysgrifen, testun, a dilyniannau data, ymhlith pethau eraill. Ar gyfer yr hyfforddiant angenrheidiol, mae RNNs yn cyflogi backpropagation.
26. Disgrifiwch yr Adam Optimizer
Mae Adam optimizer, a elwir hefyd yn momentwm ymaddasol, yn dechneg optimeiddio a ddatblygwyd i drin sefyllfaoedd swnllyd gyda graddiannau tenau.
Yn ogystal â darparu diweddariadau fesul-paramedr ar gyfer cydgyfeirio cyflymach, mae'r optimizer Adam yn gwella cydgyfeiriant trwy fomentwm, gan sicrhau nad yw model yn cael ei ddal yn y pwynt cyfrwy.
27. Awto-godyddion dwfn: beth ydyn nhw?
Autoencoder dwfn yw'r enw cyfunol ar gyfer dau rwydwaith cred dwfn cymesurol sydd yn gyffredinol yn cynnwys pedair neu bum haen bas ar gyfer hanner amgodio'r rhwydwaith a set arall o bedair neu bum haen ar gyfer yr hanner datgodio.
Mae'r haenau hyn yn ffurfio sylfaen rhwydweithiau cred dwfn ac yn cael eu cyfyngu gan beiriannau Boltzmann. Ar ôl pob RBM, mae awto-godiwr dwfn yn cymhwyso newidiadau deuaidd i'r set ddata MNIST.
Gellir eu defnyddio hefyd mewn setiau data eraill lle byddai trawsnewidiadau unioni Gaussaidd yn well na RBM.
28. Beth mae Tensor yn ei olygu yn Tensorflow?
Mae hwn yn gwestiwn cyfweliad dysgu dwfn arall a ofynnir yn rheolaidd. Cysyniad mathemategol yw tensor sy'n cael ei ddelweddu fel araeau dimensiwn uwch.
Tenwyr yw'r araeau data hyn a ddarperir fel mewnbwn i'r rhwydwaith niwral ac sydd â dimensiynau a safleoedd amrywiol.
29. Eglurhad o graff cyfrifiannol
Sylfaen TensorFlow yw adeiladu graff cyfrifiannol. Mae pob nod yn gweithredu mewn rhwydwaith o nodau, lle mae nodau yn sefyll ar gyfer gweithrediadau mathemategol ac ymylon ar gyfer tensorau.
Cyfeirir ato weithiau fel “Graff Llif Data” gan fod data yn llifo ar ffurf graff.
30. Rhwydweithiau gwrthwynebus cynhyrchiol (GANs): beth ydyn nhw?
Mewn Dysgu Dwfn, cyflawnir modelu cynhyrchiol gan ddefnyddio rhwydweithiau gwrthwynebol cynhyrchiol. Mae'n swydd heb oruchwyliaeth lle mae'r canlyniad yn cael ei gynhyrchu trwy nodi patrymau yn y data mewnbwn.
Defnyddir y gwahaniaethwr i gategoreiddio'r achosion a gynhyrchir gan y generadur, tra defnyddir y generadur i gynhyrchu enghreifftiau newydd.
31. Sut byddwch chi'n dewis nifer y niwronau a'r haenau cudd i'w cynnwys yn y rhwydwaith niwral wrth i chi ddylunio'r bensaernïaeth?
O ystyried her fusnes, ni all unrhyw reolau caled a chyflym bennu union nifer y niwronau a'r haenau cudd sydd eu hangen i adeiladu pensaernïaeth rhwydwaith niwral.
Mewn rhwydwaith niwral, dylai maint yr haen gudd ddisgyn rhywle yng nghanol maint yr haenau mewnbwn ac allbwn.
Gellir cael dechrau da ar greu dyluniad rhwydwaith niwral mewn ychydig o ddulliau syml, er:
Gan ddechrau gyda rhywfaint o brofion systematig sylfaenol i weld beth fyddai'n perfformio orau ar gyfer unrhyw set ddata benodol yn seiliedig ar brofiad blaenorol gyda rhwydweithiau niwral mewn lleoliadau byd go iawn tebyg yw'r ffordd orau o fynd i'r afael â phob her modelu rhagfynegol unigryw yn y byd go iawn.
Gellir dewis cyfluniad y rhwydwaith yn seiliedig ar eich gwybodaeth am y parth mater a phrofiad blaenorol o'r rhwydwaith niwral. Wrth asesu gosodiad rhwydwaith niwral, mae nifer yr haenau a'r niwronau a ddefnyddir ar broblemau cysylltiedig yn fan cychwyn da.
Dylid cynyddu cymhlethdod y rhwydwaith niwral yn raddol yn seiliedig ar allbwn a chywirdeb rhagamcanol, gan ddechrau gyda dyluniad rhwydwaith niwral syml.
32. Pa fathau o rwydweithiau niwral a ddefnyddir gan ddysgu atgyfnerthu dwfn?
- Mewn patrwm dysgu peirianyddol o'r enw dysgu atgyfnerthu, mae'r model yn gweithredu i wneud y mwyaf o'r syniad o wobr gronnus, yn union fel y mae pethau byw yn ei wneud.
- Disgrifir gemau a cherbydau hunan-yrru ill dau fel problemau sy'n ymwneud â nhw dysgu atgyfnerthu.
- Defnyddir y sgrin fel mewnbwn os mai gêm yw'r broblem i'w chynrychioli. Er mwyn cynhyrchu allbwn ar gyfer y camau nesaf, mae'r algorithm yn cymryd y picseli fel mewnbwn ac yn eu prosesu trwy sawl haen o rwydweithiau niwral convolutional.
- Mae canlyniadau gweithredoedd y model, naill ai'n ffafriol neu'n ddrwg, yn atgyfnerthu.
Casgliad
Mae Deep Learning wedi dod yn fwy poblogaidd dros y blynyddoedd, gyda chymwysiadau ym mron pob maes diwydiant.
Mae cwmnïau'n chwilio fwyfwy am arbenigwyr cymwys a all ddylunio modelau sy'n atgynhyrchu ymddygiad dynol gan ddefnyddio dulliau dysgu dwfn a dysgu peirianyddol.
Gall ymgeiswyr sy'n cynyddu eu set sgiliau ac yn cynnal eu gwybodaeth am y technolegau blaengar hyn ddod o hyd i ystod eang o gyfleoedd gwaith gyda thâl deniadol.
Gallwch chi ddechrau gyda'r cyfweliadau nawr bod gennych chi ddealltwriaeth gref ar sut i ymateb i rai o'r cwestiynau cyfweliad dysgu dwfn y gofynnir amdanynt amlaf. Cymerwch y cam nesaf yn seiliedig ar eich amcanion.
Ymweld â Hashdork's Cyfres Cyfweliadau i baratoi ar gyfer cyfweliadau.
Gadael ymateb