Clár na nÁbhar[Folaigh][Taispeáin]
- 1. Cad é go díreach é Deep Learning?
- 2. Cad a dhéanann idirdhealú idir Deep Learning agus Machine Learning?
- 3. Cad iad na tuiscintí atá agat faoi láthair ar líonraí néaracha?
- 4. Cad é go díreach atá i gceist le peirceptron?
- 5. Cad é go díreach líonra néarchóras domhain?
- 6. Cad atá i gceist le Perceptron Ilchiseal (MLP)?
- 7. Cén cuspóir atá ag feidhmeanna gníomhachtaithe i líonra néareolaíoch?
- 8. Cad Go díreach atá i gceist le Giniúint Grádán?
- 9. Cad Go Díreach atá i bhFeidhm an Chostais?
- 10. Conas is féidir le líonraí doimhne bheith níos fearr ná líonraí éadomhain?
- 11. Déan cur síos ar iomadú chun tosaigh.
- 12. Cad é backpropagation?
- 13. I gcomhthéacs na foghlama domhain, conas a thuigeann tú bearradh grádáin?
- 14. Cad iad na Feidhmeanna Softmax agus ReLU?
- 15. An féidir múnla líonra néaraigh a oiliúint leis na meáchain uile socraithe go 0?
- 16. Cad a dhéanann idirdhealú idir ré agus baisc agus atriall?
- 17. Cad iad Normalú Baisc agus Dropout?
- 18. Cad a Scarann Ginealach Grádáin Stochastic ó Ghinealach Grádáin Baisc?
- 19. Cén fáth a bhfuil sé ríthábhachtach neamhlíneachtaí a áireamh i líonraí néaracha?
- 20. Cad is tensor san fhoghlaim dhomhain?
- 21. Conas a roghnófá an fheidhm gníomhachtaithe do mhúnla domhainfhoghlama?
- 22. Cad atá i gceist agat le CNN?
- 23. Cad iad na sraitheanna CNN go leor?
- 24. Cad iad na hiarmhairtí a bhaineann le rófheistiú agus gannfheistiú, agus conas is féidir leat iad a sheachaint?
- 25. Sa domhainfhoghlaim, cad is RNN ann?
- 26. Déan cur síos ar an Adam Optimizer
- 27. Uath-ionchódóirí domhain: cad iad?
- 28. Cad is brí le Tensor in Tensorflow?
- 29. Míniú ar ghraf ríomhaireachtúil
- 30. Líonraí giniúna sáraíochta (GANanna): cad iad?
- 31. Conas a roghnóidh tú líon na néaróin agus na sraitheanna folaithe le cur san áireamh sa líonra néarúil agus tú ag dearadh na hailtireachta?
- 32. Cad iad na cineálacha líonraí néaracha a úsáideann foghlaim threisithe dhomhain?
- Conclúid
Ní smaoineamh úrnua é an domhainfhoghlaim. Feidhmíonn líonraí néaracha saorga mar an t-aon bhunsraith den fho-thacar foghlama meaisín ar a dtugtar foghlaim dhomhain.
Is aithris inchinn an duine í an domhainfhoghlaim, chomh maith le líonraí néaracha, mar a cruthaíodh iad chun aithris a dhéanamh ar inchinn an duine.
Tá sé seo ann le tamall anuas. Na laethanta seo, tá gach duine ag caint faoi mar nach bhfuil againn beagnach oiread cumhachta próiseála nó sonraí mar atá againn anois.
Le 20 bliain anuas, tá foghlaim dhomhain agus foghlaim meaisín tagtha chun cinn mar thoradh ar an méadú suntasach ar chumas próiseála.
Chun cabhrú leat ullmhú le haghaidh aon fhiosrúcháin a d’fhéadfadh a bheith agat agus do phost aisling á lorg agat, treoróidh an post seo tú trí roinnt ceisteanna agallaimh foghlama domhain, ó shimplí go casta.
1. Cad é go díreach é Deep Learning?
Má tá tú ag freastal ar a foghlaim domhain agallamh, tuigeann tú gan dabht cad is foghlaim dhomhain ann. Tá an t-agallóir ag súil, áfach, go dtabharfaidh tú freagra mionsonraithe mar aon le léaráid mar fhreagra ar an gceist seo.
D'fhonn traenáil líonraí neural le haghaidh foghlama domhain, ní mór méideanna suntasacha sonraí eagraithe nó neamhstruchtúrtha a úsáid. Chun patrúin agus tréithe ceilte a aimsiú, déanann sé nósanna imeachta casta (mar shampla, íomhá cat a idirdhealú ó íomhá madra).
2. Cad a dhéanann idirdhealú idir Deep Learning agus Machine Learning?
Mar bhrainse den hintleachta saorga ar a dtugtar meaisínfhoghlaim, cuirimid oiliúint ar ríomhairí ag úsáid sonraí agus teicnící staitistiúla agus algartamacha ionas go n-éireoidh siad níos fearr le himeacht ama.
Mar ghné de foghlaim meaisín, aithrisíonn foghlaim dhomhain an ailtireacht líonra néarúil a fheictear san inchinn dhaonna.
3. Cad iad na tuiscintí atá agat faoi láthair ar líonraí néaracha?
Tá córais shaorga ar a dtugtar líonraí néaracha cosúil go dlúth leis na líonraí néaracha orgánacha a fhaightear i gcorp an duine.
Ag baint úsáide as teicníocht atá cosúil le conas an inchinn an duine feidhmeanna, is éard atá i líonra néarach ná bailiúchán algartaim a bhfuil sé mar aidhm aige comhghaolta bunúsacha i bpíosa sonraí a aithint.
Faigheann na córais seo eolas a bhaineann go sonrach le tasc trí iad féin a nochtadh do raon tacar sonraí agus samplaí, seachas trí aon rialacha a bhaineann go sonrach le tasc a leanúint.
Is é an smaoineamh ná go bhfoghlaimíonn an córas tréithe idirdhealaitheacha ó na sonraí a chothaítear dó in ionad tuiscint réamhchláraithe a bheith aige ar na tacair sonraí seo.
Is iad seo a leanas na trí shraith líonra a úsáidtear go coitianta i Líonraí Neural:
- Ciseal ionchuir
- Ciseal i bhfolach
- Ciseal aschuir
4. Cad é go díreach atá i gceist le peirceptron?
Tá an néaróin bhitheolaíoch a fhaightear san inchinn dhaonna inchomparáide le perceptron. Faigheann an perceptron ionchuir iolracha, a dhéanann claochluithe agus feidhmeanna iomadúla ansin agus a tháirgeann aschur.
Úsáidtear samhail líneach ar a dtugtar perceptron in aicmiú dénártha. Samhlaíonn sé néarón le hionchur éagsúla, gach ceann acu le meáchan difriúil.
Ríomhann an néaróin feidhm ag baint úsáide as na hionchuir ualaithe seo agus aschuireann sé na torthaí.
5. Cad é go díreach líonra néarchóras domhain?
Is gréasán néarach saorga (ANN) é líonra néarach domhain le roinnt sraitheanna idir na sraitheanna ionchuir agus aschuir (DNN).
Is líonraí néaracha doimhne ailtireachta iad líonraí néaracha doimhne. Tagraíonn an focal "domhain" d'fheidhmeanna a bhfuil go leor leibhéil agus aonad i sraith amháin acu. Is féidir samhlacha níos cruinne a chruthú trí shraitheanna níos mó agus níos mó a chur leis chun leibhéil níos airde patrún a ghabháil.
6. Cad atá i gceist le Perceptron Ilchiseal (MLP)?
Tá sraitheanna ionchuir, folaithe agus aschuir i láthair i MLPanna, cosúil le líonraí néaracha. Tá sé tógtha mar an gcéanna le perceptron aon-ciseal le sraith amháin nó níos mó i bhfolach.
Ní féidir le haschur dénártha peirceptron aonchiseal ach aicmí líneacha inscartha (0,1) a chatagóiriú, ach is féidir le MLP aicmí neamhlíneacha a rangú.
7. Cén cuspóir atá ag feidhmeanna gníomhachtaithe i líonra néareolaíoch?
Cinneann feidhm ghníomhachtaithe cé acu ba cheart nó nár cheart do néarón gníomhú ag an leibhéal is bunúsaí. Is féidir le feidhm gníomhachtaithe ar bith glacadh le suim ualaithe na n-ionchur móide laofacht mar ionchur. I measc na bhfeidhmeanna gníomhachtaithe tá an fheidhm chéim, an Sigmoid, an ReLU, an Tanh, agus an Softmax.
8. Cad Go díreach atá i gceist le Giniúint Grádán?
Is é an cur chuige is fearr chun feidhm chostais nó earráid a íoslaghdú ná shliocht grádáin. Is é an sprioc íosmhéid áitiúil-domhanda feidhme a aimsiú. Sonraíonn sé seo an cosán ar cheart don mhúnla a leanúint chun earráid a íoslaghdú.
9. Cad Go Díreach atá i bhFeidhm an Chostais?
Is méadrach í an fheidhm chostais chun a fheabhas a fheidhmíonn do mhúnla a mheas; uaireanta tugtar “caillteanas” nó “earráid” air. Le linn backpropagation, úsáidtear é chun earráid an tsraith aschuir a ríomh.
Bainimid leas as an míchruinneas sin chun próisis oiliúna an líonra néaraigh a chur chun cinn trína bhrú ar ais tríd an líonra néarúil.
10. Conas is féidir le líonraí doimhne bheith níos fearr ná líonraí éadomhain?
Cuirtear sraitheanna ceilte le líonraí néaracha chomh maith le sraitheanna ionchuir agus aschuir. Idir na sraitheanna ionchuir agus aschuir, úsáideann líonraí néaracha éadomhain sraith amháin folaithe, ach úsáideann líonraí néaracha doimhne úsáid as leibhéil iomadúla.
Teastaíonn roinnt paraiméadair ó líonra éadomhain ionas go mbeifear in ann luí isteach ar aon fheidhm. Is féidir le líonraí doimhne freastal níos fearr ar fheidhmeanna fiú le líon beag paraiméadair ós rud é go n-áirítear roinnt sraitheanna iontu.
Is fearr líonraí doimhne anois mar gheall ar a n-ilúsáideacht agus iad ag obair le haon chineál samhaltú sonraí, cibé acu le haghaidh aitheantais cainte nó pictiúr.
11. Déan cur síos ar iomadú chun tosaigh.
Tarchuirtear ionchuir mar aon le meáchain chuig an gciseal faoi thalamh i bpróiseas ar a dtugtar iomadú seolta ar aghaidh.
Ríomhtar aschur na feidhme gníomhachtaithe i ngach ciseal faoi thalamh sular féidir próiseáil a dhéanamh ar an gciseal seo a leanas.
Tosaíonn an próiseas ag an gciseal ionchuir agus téann sé ar aghaidh go dtí an ciseal aschuir deiridh, dá bhrí sin an t-ainm iomadú ar aghaidh.
12. Cad é backpropagation?
Nuair a choigeartaítear meáchain agus claonta sa líonra neural, úsáidtear backpropagation chun an fheidhm chostais a laghdú trí breathnú ar an gcaoi a n-athraíonn an luach ar dtús.
Is simplí an t-athrú seo a ríomh ach an grádán ag gach ciseal folaithe a thuiscint.
Tosaíonn an próiseas, ar a dtugtar backpropagation, ag an gciseal aschuir agus bogann sé ar ais go dtí na sraitheanna ionchuir.
13. I gcomhthéacs na foghlama domhain, conas a thuigeann tú bearradh grádáin?
Is modh é Beartú Grádán chun ceist na ngrádán pléascach a thagann chun cinn le linn iomadú droma a réiteach (coinníoll ina gcruinníonn grádáin mhíchearta suntasacha le himeacht ama, as a dtagann coigeartuithe suntasacha ar mheáchain na samhla líonra néaraigh le linn oiliúna).
Is saincheist é grádáin pléascadh a thagann chun cinn nuair a fhaigheann na grádáin ró-mhór le linn na hoiliúna, rud a fhágann go bhfuil an tsamhail éagobhsaí. Má tá an grádán tar éis an raon ionchasach a thrasnú, déantar na luachanna grádáin a bhrú eilimint-ar-eilimint go dtí íosluach nó uasluach réamhshainithe.
Feabhsaíonn bearradh grádáin cobhsaíocht uimhriúil líonra néarúil le linn na hoiliúna, ach is beag an tionchar atá aige ar fheidhmíocht an mhúnla.
14. Cad iad na Feidhmeanna Softmax agus ReLU?
Táirgeann feidhm ghníomhachtaithe ar a dtugtar Softmax aschur sa raon idir 0 agus 1. Roinntear gach aschur ionas gur aon aschur amháin suim na n-aschur go léir. Maidir le sraitheanna aschuir, is minic a úsáidtear Softmax.
Is é an tAonad Líneach Coigeartaithe, ar a dtugtar ReLU uaireanta, an fheidhm gníomhachtaithe is mó a úsáidtear. Má tá X deimhneach, aschuir sé X, nó aschuir sé nialais. Cuirtear ReLU i bhfeidhm go rialta ar shraitheanna faoi thalamh.
15. An féidir múnla líonra néaraigh a oiliúint leis na meáchain uile socraithe go 0?
Ní fhoghlaimeoidh an líonra néareolaíoch conas post ar leith a chur i gcrích, mar sin ní féidir samhail a oiliúint trí na meáchain uile a inisealú go 0.
Fanfaidh na díorthaigh mar a chéile do gach meáchan in W [1] má tá gach meáchan tosaithe go nialas, rud a fhágann go bhfoghlaimeoidh néaróin na gnéithe céanna go atriallach.
Ní hamháin na meáchain a thúsú go 0, ach d’aon chineál tairiseach, is dócha go mbeidh toradh subpar mar thoradh air.
16. Cad a dhéanann idirdhealú idir ré agus baisc agus atriall?
I measc na bhfoirmeacha éagsúla de thacair sonraí próiseála agus de theicnící um shliocht grádáin tá baisc, atriall agus ré. Is éard atá i gceist leis an Aga ná líonra néarúil aon uair amháin le tacar sonraí iomlán, ar aghaidh agus ar gcúl.
Chun torthaí iontaofa a sholáthar, is minic a chuirtear an tacar sonraí ar aghaidh arís agus arís eile ós rud é go bhfuil sé ró-mhór le cur in aon triail amháin.
Tagraítear don chleachtas seo maidir le líon beag sonraí a rith arís agus arís eile trí líonra néarúil mar atriall. Chun a chinntiú go dtrasnaíonn an tacar sonraí na líonraí neural go rathúil, is féidir é a roinnt i roinnt baisceanna nó fo-thacair, ar a dtugtar baisceáil.
Ag brath ar mhéid an bhailiúcháin sonraí, is bealaí iad go bunúsach na trí mhodh go léir - ré, atriallta, agus méid baisc - chun an algartam shliocht grádán.
17. Cad iad Normalú Baisc agus Dropout?
Cuireann Dropout cosc ar rófheistiú sonraí trí aonaid líonra infheicthe agus folaithe a bhaint go randamach (go hiondúil titim 20 faoin gcéad de na nóid). Déanann sé líon na n-atriallta a theastaíonn chun an líonra a fháil le chéile a dhúbailt.
Trí na hionchuir i ngach ciseal a normalú chun meánghníomhú aschuir de nialas a bheith acu agus diall caighdeánach amháin, is straitéis é normalú baisc chun feidhmíocht agus cobhsaíocht líonraí néaracha a fheabhsú.
18. Cad a Scarann Ginealach Grádáin Stochastic ó Ghinealach Grádáin Baisc?
Sliocht Grádáin Baisc:
- Úsáidtear an tacar sonraí iomlán chun grádán an bhaisc-ghrádán a thógáil.
- Mar gheall ar an méid ollmhór sonraí agus na meáchain a nuashonraítear go mall, bíonn sé deacair cóineasú a dhéanamh.
Sliocht Grádáin Stochastic:
- Úsáideann an grádán stochastic sampla amháin chun an grádán a ríomh.
- De bharr na n-athruithe meáchain níos minice, tagann sé le chéile i bhfad níos tapúla ná an grádán baisc.
19. Cén fáth a bhfuil sé ríthábhachtach neamhlíneachtaí a áireamh i líonraí néaracha?
Is cuma cé mhéad sraitheanna atá ann, iompróidh líonra néarúil cosúil le perceptron in éagmais neamhlíneachta, rud a fhágann go mbeidh an t-aschur ag brath go líneach ar an ionchur.
Chun é a chur ar bhealach eile, tá líonra néarúil le n sraitheanna agus m aonaid fholaithe agus feidhmeanna gníomhachtaithe líneacha comhionann le líonra neural líneach gan sraitheanna folaithe agus leis an gcumas teorainneacha deighilte líneacha amháin a bhrath.
Gan neamhlíneachtaí, ní féidir le líonra néaraíoch saincheisteanna casta a réiteach agus an t-ionchur a chatagóiriú go cruinn.
20. Cad is tensor san fhoghlaim dhomhain?
Feidhmíonn eagar iltoiseach ar a dtugtar tensor mar ghinearálú maitrísí agus veicteoirí. Is struchtúr sonraí ríthábhachtach é don fhoghlaim dhomhain. Úsáidtear eagair N-tríthoiseacha de chineálacha bunúsacha sonraí chun teanntóirí a léiriú.
Tá an cineál sonraí céanna ag gach comhpháirt den tensor, agus tá an cineál sonraí seo ar eolas i gcónaí. Is féidir nach bhfuil ar eolas ach píosa den chruth—is é sin, cé mhéad toisí atá ann agus cé chomh mór agus atá gach ceann acu.
I gcásanna ina mbíonn na hionchuir ar eolas go hiomlán freisin, táirgeann formhór na n-oibríochtaí teanntóirí lánaitheanta; i gcásanna eile, ní féidir foirm tensor a bhunú ach amháin le linn fhorghníomhú graif.
21. Conas a roghnófá an fheidhm gníomhachtaithe do mhúnla domhainfhoghlama?
- Déanann sé ciall feidhm líneach gníomhachtaithe a úsáid más fíor an toradh a chaithfear a réamh-mheas.
- Ba cheart feidhm Sigmoid a úsáid más dóchúlacht aicme dhénártha an t-aschur a chaithfear a thuar.
- Is féidir feidhm Tanh a úsáid má tá dhá aicmiú san aschur réamh-mheasta.
- Toisc go bhfuil sé éasca le ríomh, tá feidhm ReLU infheidhme i raon leathan cásanna.
22. Cad atá i gceist agat le CNN?
I measc na líonraí néaracha doimhne a dhéanann speisialtóireacht i measúnú a dhéanamh ar íomhánna amhairc tá líonraí néaracha comhraonta (CNN, nó ConvNet). Anseo, seachas i líonraí néaracha ina seasann veicteoir don ionchur, is pictiúr ilchainéil é an t-ionchur.
Úsáideann CNNanna perceptrons ilchisealacha ar bhealach speisialta a éilíonn fíorbheagán réamhphróiseála.
23. Cad iad na sraitheanna CNN go leor?
Ciseal Comhtháite: Is é an ciseal convolutional an príomhchiseal, a bhfuil éagsúlacht scagairí infhoghlama agus réimse glactha aige. Tógann an ciseal tosaigh seo na sonraí ionchuir agus baintear amach a saintréithe.
Ciseal ReLU: Trí na líonraí a dhéanamh neamhlíneach, déanann an ciseal seo picteilíní diúltacha a thiontú ina nialas.
Ciseal comhthiomsaithe: Trí shuíomhanna próiseála agus líonra a íoslaghdú, laghdaítear méid spásúil an ionadaíochta de réir a chéile leis an gciseal comhthiomsaithe. Is é an comhthiomsú uasta an modh comhthiomsaithe is mó a úsáidtear.
24. Cad iad na hiarmhairtí a bhaineann le rófheistiú agus gannfheistiú, agus conas is féidir leat iad a sheachaint?
Tugtar rófheisteas air seo nuair a fhoghlaimíonn samhail na castaí agus an torann atá sna sonraí oiliúna go dtí an pointe go mbíonn tionchar diúltach aige ar úsáid na samhla as sonraí úra.
Is dóichí go dtarlóidh sé le samhlacha neamhlíneacha atá níos inoiriúnaithe agus feidhm sprice á fhoghlaim. Is féidir múnla a oiliúint chun gluaisteáin agus trucailí a bhrath, ach b'fhéidir nach mbeadh sé in ann ach feithiclí a bhfuil foirm bhosca áirithe acu a shainaithint.
Ós rud é nach raibh sé oilte ach ar chineál amháin trucaile, b'fhéidir nach mbeadh sé in ann trucail le leaba a bhrath. Ar shonraí oiliúna, oibríonn an tsamhail go maith, ach ní sa saol iarbhír.
Tagraíonn múnla tearcfheistithe do mhúnla nach bhfuil a dhóthain oilte ar shonraí nó nach bhfuil in ann ginearálú go faisnéis nua. Tarlaíonn sé seo go minic nuair a bhíonn múnla á oiliúint nach bhfuil dóthain sonraí nó sonraí míchruinn ann.
Cuirtear isteach ar chruinneas agus ar fheidhmíocht araon de bharr tearcfheistithe.
Is dhá bhealach iad na sonraí a athshampláil chun cruinneas na samhla a mheas (trasbhailíochtú K-huaire) agus tacar sonraí bailíochtaithe a úsáid chun an tsamhail a mheasúnú chun rófheisteas agus tearcfheisteas a sheachaint.
25. Sa domhainfhoghlaim, cad is RNN ann?
Téann líonraí néaracha athfhillteacha (RNNanna), éagsúlacht choitianta de líonraí néaracha saorga, de réir an ghiorrúcháin RNN. Fostaítear iad chun géanóim, lámhscríbhneoireacht, téacs agus seichimh sonraí a phróiseáil, i measc rudaí eile. Le haghaidh na hoiliúna is gá, úsáideann RNNs cúliomaíocht.
26. Déan cur síos ar an Adam Optimizer
Is teicníocht optamaithe é Adam optimizer, ar a dtugtar móiminteam oiriúnaitheach freisin, a forbraíodh chun cásanna torannacha le grádáin tanaí a láimhseáil.
Chomh maith le nuashonruithe in aghaidh na bparaiméadar a sholáthar le haghaidh cóineasaithe níos tapúla, cuireann an optimizer Adam leis an gcóineasú trí mhóiminteam, ag cinntiú nach n-éiríonn samhail gafa sa phointe diallait.
27. Uath-ionchódóirí domhain: cad iad?
Is é autoioncoder domhain an t-ainm comhchoiteann do dhá líonra creideamh domhain siméadrach a chuimsíonn ceithre nó cúig shraith éadomhain de ghnáth le haghaidh leath ionchódaithe an ghréasáin agus sraith eile de cheithre nó cúig shraith don leath díchódaithe.
Tá na sraitheanna seo mar bhunús le gréasáin chreidimh dhomhain agus tá siad srianta ag meaisíní Boltzmann. Tar éis gach RBM, cuireann uathchódóir domhain athruithe dénártha i bhfeidhm ar an tacar sonraí MNIST.
Is féidir iad a úsáid freisin i dtacar sonraí eile ina mbeadh claochluithe coigeartaithe Gausacha níos fearr ná RBM.
28. Cad is brí le Tensor in Tensorflow?
Seo ceist agallamh domhainfhoghlama eile a chuirtear go rialta. Is coincheap matamaiticiúil é tensor a léirítear mar eagair ardtoiseacha.
Is éard is tensors ann na heagair sonraí seo a chuirtear ar fáil mar ionchur don líonra néarúil agus a bhfuil toisí agus rátálacha éagsúla acu.
29. Míniú ar ghraf ríomhaireachtúil
Is é bunchloch TensorFlow ná graf ríomhaireachtúil a thógáil. Feidhmíonn gach nód i líonra de nóid, áit a seasann nóid d'oibríochtaí matamaitice agus imill do tensors.
Uaireanta tugtar “Graf Sreabhadh Sonraí” air toisc go sreabhann sonraí i gcruth graif.
30. Líonraí giniúna sáraíochta (GANanna): cad iad?
Sa Dhomhainfhoghlaim, baintear úsáid as samhaltú ginideach trí úsáid a bhaint as líonraí sáraíochta giniúna. Is post gan mhaoirseacht é ina ndéantar an toradh trí phatrúin a aithint sna sonraí ionchuir.
Úsáidtear an t-idirdhealúoir chun na cásanna a tháirgeann an gineadóir a chatagóiriú, ach úsáidtear an gineadóir chun samplaí nua a tháirgeadh.
31. Conas a roghnóidh tú líon na néaróin agus na sraitheanna folaithe le cur san áireamh sa líonra néarúil agus tú ag dearadh na hailtireachta?
Mar gheall ar dhúshlán gnó, ní féidir líon beacht na néaróin agus na sraitheanna ceilte a theastaíonn chun ailtireacht líonra néaraigh a thógáil a chinneadh de réir aon rialacha diana meara.
I líonra neural, ba cheart go dtitfeadh méid na ciseal folaithe áit éigin i lár mhéid na sraitheanna ionchuir agus aschuir.
Is féidir tús tosaigh maidir le dearadh líonra néarúil a chruthú trí roinnt modhanna simplí, áfach:
Is é an bealach is fearr le dul i ngleic le gach dúshlán samhaltaithe réamh-mheastacháin ar leith ón bhfíorshaol tosú le roinnt buntástáil chórasach féachaint cad a d’fheidhmigh is fearr d’aon tacar sonraí ar leith bunaithe ar thaithí roimhe seo le líonraí néaracha i suíomhanna comhchosúla sa saol fíor.
Is féidir cumraíocht an líonra a roghnú bunaithe ar an eolas atá agat ar an bhfearann eisiúint agus ar an taithí líonra néarúil roimhe seo. Nuair a dhéantar measúnú ar shocrú líonra néarúil, is áit mhaith le tosú an líon sraitheanna agus néaróin a úsáidtear ar fhadhbanna gaolmhara.
Ba cheart castacht an líonra néaraigh a mhéadú de réir a chéile bunaithe ar aschur agus cruinneas réamh-mheasta, ag tosú le dearadh líonra néarúil simplí.
32. Cad iad na cineálacha líonraí néaracha a úsáideann foghlaim threisithe dhomhain?
- I bparadigm meaisínfhoghlama ar a dtugtar foghlaim atreisithe, gníomhaíonn an tsamhail chun smaoineamh ar luaíocht charnach a uasmhéadú, díreach mar a dhéanann rudaí beo.
- Cuirtear síos ar chluichí agus ar fheithiclí féintiomána araon mar fhadhbanna a bhaineann le hábhar foghlaim a threisiú.
- Úsáidtear an scáileán mar ionchur más cluiche an fhadhb atá le léiriú. D'fhonn aschur a tháirgeadh do na chéad chéimeanna eile, glacann an algartam na picteilíní mar ionchur agus próiseálann sé iad trí go leor sraitheanna de líonraí néaracha comhbheartaithe.
- Feidhmíonn torthaí gníomhartha an tsamhail, bíodh siad fabhrach nó olc, mar atreisiú.
Conclúid
Tá an-tóir ar Deep Learning in imeacht na mblianta, le feidhmchláir i mbeagnach gach réimse tionscail.
Tá cuideachtaí ag lorg níos mó saineolaithe inniúla atá in ann samhlacha a dhearadh a dhéanann macasamhlú ar iompar daonna ag baint úsáide as cur chuige foghlama domhain agus meaisínfhoghlama.
Is féidir le hiarrthóirí a mhéadaíonn a scileanna agus a choimeádann a n-eolas ar na teicneolaíochtaí ceannródaíocha seo raon leathan deiseanna oibre a aimsiú le luach saothair tarraingteach.
Féadfaidh tú tosú leis na hagallaimh anois go bhfuil tuiscint láidir agat ar conas freagairt do chuid de na ceisteanna agallaimh domhainfhoghlama is minice a iarrtar. Tóg an chéad chéim eile bunaithe ar do chuspóirí.
Tabhair cuairt ar Hashdork's Sraith Agallaimh a ullmhú le haghaidh agallaimh.
Leave a Reply