Table of Contents[Hide][Show]
- 1. Dab tsi yog qhov kev kawm tob?
- 2. Dab tsi yog qhov sib txawv ntawm Kev Kawm Sib Tham los ntawm Machine Learning?
- 3. Koj qhov kev nkag siab tam sim no ntawm neural networks yog dab tsi?
- 4. Dab tsi yog ib qho perceptron?
- 5. Dab tsi yog qhov sib sib zog nqus neural network?
- 6. Dab tsi yog qhov Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Lub hom phiaj twg ua kom muaj zog ua si hauv lub neural network?
- 8. Dab tsi yog Gradient Descent?
- 9. Tus nqi ua haujlwm yog dab tsi?
- 10. Yuav ua li cas sib sib zog nqus tes hauj lwm ua tau zoo dua cov nyob ntiav?
- 11. Piav txog kev nthuav tawm tom ntej.
- 12. Dab tsi yog qhov rov qab nthuav dav?
- 13. Hauv cov ntsiab lus ntawm kev kawm tob, koj nkag siab li cas gradient clipping?
- 14. Softmax thiab ReLU Functions yog dab tsi?
- 15. Tus qauv neural network puas tuaj yeem raug cob qhia nrog txhua qhov hnyav uas tau teem rau 0?
- 16. Dab tsi yog qhov txawv ntawm ib lub sijhawm los ntawm ib pawg thiab kev rov ua dua?
- 17. Dab tsi yog Batch Normalization thiab tso tawm?
- 18. Dab tsi cais Stochastic Gradient qhovntsej thiaj tsis mob ntawm Batch Gradient qhovntsej thiaj tsis mob?
- 19. Vim li cas nws tseem ceeb heev uas yuav tsum muaj cov tsis-linearities hauv neural networks?
- 20. Dab tsi yog tensor hauv kev kawm tob?
- 21. Koj yuav xaiv qhov ua kom muaj nuj nqi li cas rau tus qauv kev kawm tob?
- 22. Koj txhais li cas los ntawm CNN?
- 23. CNN ntau txheej yog dab tsi?
- 24. Dab tsi yog qhov cuam tshuam ntawm kev ua haujlwm tsis zoo, thiab koj yuav ua li cas zam lawv?
- 25. Hauv kev kawm tob, RNN yog dab tsi?
- 26. Piav txog Adas Optimizer
- 27. Sib sib zog nqus autoencoders: lawv yog dab tsi?
- 28. Tensor txhais li cas hauv Tensorflow?
- 29. Ib qho kev piav qhia ntawm daim duab suav
- 30. Generative adversarial networks (GANs): lawv yog dab tsi?
- 31. Koj yuav xaiv tus naj npawb ntawm cov neurons thiab cov txheej txheem zais li cas kom suav nrog hauv neural network thaum koj tsim cov qauv?
- 32. Dab tsi ntawm neural networks tau ua haujlwm los ntawm kev kawm tob tob?
- xaus
Kev kawm tob tsis yog lub tswv yim tshiab. Artificial neural networks ua haujlwm tsuas yog lub hauv paus ntawm lub tshuab kev kawm subset hu ua kev kawm tob.
Kev kawm tob yog tib neeg lub hlwb mimic, ntau npaum li neural networks, raws li lawv tau tsim los xyaum tib neeg lub hlwb.
Muaj qhov no rau ib pliag. Niaj hnub no, txhua leej txhua tus tab tom tham txog nws vim peb tsis muaj ze li ntawm kev ua haujlwm lossis cov ntaub ntawv ntau npaum li peb ua tam sim no.
Tshaj li 20 xyoo dhau los, kev kawm tob thiab kev kawm tshuab tau tshwm sim los ntawm kev nce siab hauv kev ua haujlwm.
Txhawm rau pab koj npaj rau cov lus nug uas koj tuaj yeem ntsib thaum nrhiav koj txoj haujlwm npau suav, cov ntawv tshaj tawm no yuav coj koj los ntawm ntau cov lus nug sib sib zog nqus kawm, xws li yooj yim mus rau qhov nyuaj.
1. Dab tsi yog qhov kev kawm tob?
Yog koj tuaj koom a kawm tob kev xam phaj, koj yuav tsum to taub tias kev kawm tob yog dab tsi. Tus neeg xam phaj, txawm li cas los xij, cia siab tias koj yuav muab cov lus teb ntxaws nrog rau cov lus piav qhia hauv cov lus teb rau lo lus nug no.
Yuav kom cob qhia neural networks rau kev kawm tob, yuav tsum tau siv cov ntaub ntawv tseem ceeb los yog tsis tsim nyog. Txhawm rau nrhiav cov qauv zais thiab cov yam ntxwv, nws ua cov txheej txheem nyuaj (piv txwv li, qhov txawv ntawm cov duab ntawm tus miv los ntawm tus dev).
2. Dab tsi yog qhov sib txawv ntawm Kev Kawm Sib Tham los ntawm Machine Learning?
Raws li ib ceg ntawm kev txawj ntse txawj ntse hu ua tshuab kev kawm, peb cob qhia cov khoos phis tawj siv cov ntaub ntawv thiab cov ntaub ntawv txheeb xyuas thiab cov txheej txheem algorithmic kom lawv tau zoo dua nyob rau lub sijhawm.
Raws li ib feem ntawm tshuab kev kawm, kev kawm sib sib zog nqus ua qauv ntawm neural network architecture pom hauv tib neeg lub hlwb.
3. Koj qhov kev nkag siab tam sim no ntawm neural networks yog dab tsi?
Artificial systems hu ua neural networks zoo li cov organic neural networks pom hauv tib neeg lub cev zoo sib xws.
Siv cov txheej txheem uas zoo ib yam li cov tib neeg lub hlwb muaj nuj nqi, lub neural network yog ib qho kev sau ntawm algorithms uas lub hom phiaj los txheeb xyuas cov kev sib raug zoo hauv cov ntaub ntawv.
Cov tshuab no tau txais kev paub txog kev ua haujlwm tshwj xeeb los ntawm kev nthuav tawm lawv tus kheej rau ntau yam ntawm cov ntaub ntawv thiab cov piv txwv, tsis yog ua raws li cov cai tshwj xeeb.
Lub tswv yim yog tias es tsis txhob muaj kev nkag siab ua ntej ntawm cov ntaub ntawv no, lub kaw lus kawm paub qhov txawv ntawm cov ntaub ntawv nws tau noj.
Peb txheej txheej network uas feem ntau siv hauv Neural Networks yog raws li hauv qab no:
- Input txheej
- zais txheej
- Output txheej
4. Dab tsi yog ib qho perceptron?
Lub hlwb neuron pom nyob rau hauv tib neeg lub hlwb yog piv rau ib tug perceptron. Ntau lub tswv yim tau txais los ntawm perceptron, uas tom qab ntawd ua ntau yam kev hloov pauv thiab ua haujlwm thiab tsim cov khoom tsim tawm.
Ib tus qauv linear hu ua perceptron yog ua haujlwm hauv kev faib binary. Nws simulates ib tug neuron nrog ntau yam inputs, txhua tus muaj qhov hnyav sib txawv.
Cov neuron suav ib txoj haujlwm siv cov khoom siv hnyav no thiab tso tawm cov txiaj ntsig.
5. Dab tsi yog qhov sib sib zog nqus neural network?
Ib qho kev sib sib zog nqus neural network yog ib qho khoom siv neural network (ANN) nrog ob peb txheej ntawm cov tswv yim thiab cov txheej txheem tso tawm (DNN).
Sib sib zog nqus neural networks yog sib sib zog nqus architecture neural networks. Lo lus "dub" yog hais txog kev ua haujlwm nrog ntau qib thiab chav nyob hauv ib txheej. Cov qauv tseeb dua tuaj yeem tsim tau los ntawm kev ntxiv cov khaubncaws sab nraud povtseg thiab loj dua kom ntes cov qauv ntau dua.
6. Dab tsi yog qhov Multilayer Perceptron (MLP)?
Cov tswv yim, zais, thiab cov txheej txheem tso tawm muaj nyob hauv MLPs, zoo li hauv neural networks. Nws tau tsim zoo ib yam li ib txheej txheej perceptron nrog ib lossis ntau txheej zais.
Qhov tso zis binary ntawm ib txheej perceptron tsuas tuaj yeem faib cov chav kawm sib cais (0,1), thaum MLP tuaj yeem faib cov chav kawm tsis sib xws.
7. Lub hom phiaj twg ua kom muaj zog ua si hauv lub neural network?
Kev ua kom muaj nuj nqi txiav txim siab seb puas lossis tsis yog neuron yuav tsum qhib rau ntawm qib tseem ceeb tshaj plaws. Txhua qhov kev ua kom muaj peev xwm lees txais qhov hnyav ntawm cov khoom siv ntxiv nrog rau kev tsis ncaj ncees raws li cov tswv yim. Cov haujlwm ua kom muaj xws li cov kauj ruam ua haujlwm, Sigmoid, ReLU, Tanh, thiab Softmax.
8. Dab tsi yog Gradient Descent?
Txoj hauv kev zoo tshaj plaws rau kev txo tus nqi ua haujlwm lossis qhov yuam kev yog qhov gradient qhovntsej thiaj tsis mob. Nrhiav kev ua haujlwm hauv zos-ntiaj teb minima yog lub hom phiaj. Qhov no qhia txog txoj kev uas tus qauv yuav tsum ua raws li kom txo tau qhov yuam kev.
9. Tus nqi ua haujlwm yog dab tsi?
Tus nqi ua haujlwm yog ib qho kev ntsuas los ntsuas seb koj tus qauv ua tau zoo npaum li cas; nws yog qee zaum hu ua "lossis" lossis "yuam kev." Thaum lub sij hawm backpropagation, nws yog siv los xam cov tso zis txheej qhov yuam kev.
Peb siv qhov tsis raug mus ntxiv rau cov txheej txheem kev cob qhia neural los ntawm kev thawb nws rov qab los ntawm neural network.
10. Yuav ua li cas sib sib zog nqus tes hauj lwm ua tau zoo dua cov nyob ntiav?
Cov khaubncaws sab nraud povtseg tau ntxiv rau neural tes hauj lwm ntxiv rau cov tswv yim thiab cov txheej txheem tso tawm. Nyob nruab nrab ntawm cov txheej txheem tawm tswv yim thiab cov txheej txheem tso tawm, cov xov tooj hauv neural ntiav ntiav ib txheej zais, qhov sib sib zog nqus neural tes hauj lwm siv ntau qib.
Ib tug ntiav network yuav tsum tau ob peb yam nyob rau hauv thiaj li yuav ua tau kom haum rau hauv tej hauj lwm. Cov tes hauj lwm sib sib zog nqus tuaj yeem haum rau kev ua haujlwm zoo dua txawm tias muaj tus lej me me vim lawv suav nrog ob peb txheej.
Cov tes hauj lwm sib sib zog nqus yog tam sim no nyiam vim tias lawv muaj ntau yam hauv kev ua haujlwm nrog txhua hom ntaub ntawv qauv, txawm tias nws yog kev hais lus lossis kev paub txog duab.
11. Piav txog kev nthuav tawm tom ntej.
Cov khoom siv tau raug xa mus ua ke nrog qhov hnyav rau cov txheej faus rau hauv cov txheej txheem hu ua forwarding propagation.
Kev ua kom muaj nuj nqi tso tawm tau suav rau hauv txhua thiab txhua txheej faus ua ntej ua tiav tuaj yeem mus rau txheej hauv qab no.
Cov txheej txheem pib ntawm cov txheej txheem nkag thiab nce mus rau qhov kawg tso tawm txheej, yog li lub npe rau pem hauv ntej propagation.
12. Dab tsi yog qhov rov qab nthuav dav?
Thaum qhov hnyav thiab kev tsis ncaj ncees raug kho nyob rau hauv neural network, backpropagation yog siv los txo cov nqi ua haujlwm los ntawm thawj zaug saib seb tus nqi hloov pauv li cas.
Nkag siab txog qhov gradient ntawm txhua txheej zais ua rau suav qhov kev hloov pauv no yooj yim.
Cov txheej txheem, hu ua backpropagation, pib ntawm cov zis txheej thiab txav rov qab mus rau cov txheej txheem nkag.
13. Hauv cov ntsiab lus ntawm kev kawm tob, koj nkag siab li cas gradient clipping?
Gradient Clipping yog ib txoj hauv kev los daws qhov teeb meem ntawm exploding gradients uas tshwm sim thaum lub sij hawm backpropagation (ib qho xwm txheej uas tseem ceeb gradients tsis raug ntau lub sij hawm, ua rau muaj kev hloov pauv tseem ceeb rau neural network qauv hnyav thaum lub sij hawm kev cob qhia).
Exploding gradients yog ib qho teeb meem uas tshwm sim thaum cov gradients tau loj dhau thaum kev cob qhia, ua rau tus qauv tsis ruaj khov. Yog hais tias qhov gradient tau hla qhov kev xav tau, qhov gradient qhov tseem ceeb raug thawb lub ntsiab lus los ntawm lub ntsiab lus mus rau qhov tsawg kawg nkaus lossis qhov siab tshaj plaws.
Gradient clipping txhim kho cov lej ruaj khov ntawm cov neural network thaum lub sijhawm kev cob qhia, tab sis nws muaj kev cuam tshuam tsawg rau tus qauv kev ua haujlwm.
14. Softmax thiab ReLU Functions yog dab tsi?
Kev ua kom muaj nuj nqi hu ua Softmax ua rau cov zis nyob rau hauv thaj tsam ntawm 0 thiab 1. Txhua qhov tso zis tau muab faib kom cov lej ntawm tag nrho cov zis yog ib qho. Rau cov txheej txheem tso zis, Softmax feem ntau ua haujlwm.
Rectified Linear Unit, qee zaum hu ua ReLU, yog qhov feem ntau siv ua kom muaj nuj nqi. Yog tias X yog qhov zoo, nws tso tawm X, lwm qhov nws tso tawm xoom. ReLU yog siv tsis tu ncua rau cov txheej faus.
15. Tus qauv neural network puas tuaj yeem raug cob qhia nrog txhua qhov hnyav uas tau teem rau 0?
Lub neural network yuav tsis kawm kom tiav ib txoj haujlwm, yog li nws tsis tuaj yeem cob qhia tus qauv los ntawm kev pib tag nrho cov luj rau 0.
Cov derivatives yuav nyob twj ywm tib yam rau txhua qhov hnyav hauv W [1] yog tias txhua qhov hnyav tau pib mus rau xoom, uas yuav ua rau cov neurons kawm cov yam ntxwv zoo ib yam.
Tsis tsuas yog pib qhov hnyav rau 0, tab sis rau txhua hom kev tas li yuav ua rau muaj qhov tshwm sim subpar.
16. Dab tsi yog qhov txawv ntawm ib lub sijhawm los ntawm ib pawg thiab kev rov ua dua?
Cov ntaub ntawv sib txawv ntawm kev ua cov ntaub ntawv thiab cov txheej txheem gradient qhovntsej thiaj tsis mob muaj xws li batch, iteration, thiab epoch. Epoch koom nrog ib zaug-los ntawm lub neural network nrog cov ntaub ntawv tag nrho, ob qho tib si rau pem hauv ntej thiab rov qab.
Txhawm rau muab cov txiaj ntsig txhim khu kev qha, cov dataset nquag dhau ntau zaus txij li nws loj dhau mus dhau ib zaug.
Qhov kev coj ua ntawm kev rov ua haujlwm me me ntawm cov ntaub ntawv los ntawm lub network neural yog hu ua iteration. Txhawm rau lav tias cov ntaub ntawv teeb tsa tau ua tiav kev sib txuas ntawm cov neural networks, nws tuaj yeem muab faib ua ntau pawg lossis cov subsets, uas yog hu ua batching.
Raws li qhov loj ntawm cov ntaub ntawv sau, tag nrho peb txoj kev - lub sijhawm, iteration, thiab batch loj - yog qhov tseem ceeb ntawm kev siv cov gradient qhovntsej thiaj tsis mob algorithm.
17. Dab tsi yog Batch Normalization thiab tso tawm?
Dropout tiv thaiv cov ntaub ntawv overfitting los ntawm random tshem tawm ob qho tib si pom thiab zais network units (feem ntau poob 20 feem pua ntawm cov nodes). Nws doubles tus naj npawb ntawm iterations yuav tsum tau kom lub network mus rau converge.
Los ntawm normalizing cov inputs nyob rau hauv txhua txheej kom muaj ib tug txhais tau tias tso zis activation ntawm xoom thiab ib tug standard deviation ntawm ib tug, batch normalization yog ib lub tswv yim los txhim kho cov kev ua tau zoo thiab stability ntawm neural tes hauj lwm.
18. Dab tsi cais Stochastic Gradient qhovntsej thiaj tsis mob ntawm Batch Gradient qhovntsej thiaj tsis mob?
Batch Gradient qhovntsej thiaj tsis mob:
- Cov ntaub ntawv tiav yog siv los tsim cov gradient rau batch gradient.
- Cov ntaub ntawv loj loj thiab qhov kev hloov kho qeeb qeeb ua rau kev sib koom ua ke nyuaj.
Stochastic Gradient qhovntsej thiaj tsis mob:
- Lub stochastic gradient siv ib qho qauv los xam cov gradient.
- Vim yog qhov hnyav dua qhov hloov pauv, nws hloov pauv sai dua li cov batch gradient.
19. Vim li cas nws tseem ceeb heev uas yuav tsum muaj cov tsis-linearities hauv neural networks?
Txawm tias muaj pes tsawg txheej, ib lub neural network yuav coj zoo li ib tug perceptron nyob rau hauv tsis muaj cov non-linearities, ua rau cov zis linearly nyob ntawm cov tswv yim.
Txhawm rau muab tso rau lwm txoj hauv kev, lub network neural nrog n txheej thiab m zais units thiab linear activation functions yog sib npaug rau linear neural network tsis muaj cov txheej txheem zais thiab muaj peev xwm txheeb xyuas cov kab sib cais ciam teb nkaus xwb.
Yog tsis muaj qhov tsis sib xws, lub network neural tsis tuaj yeem daws cov teeb meem nyuaj thiab txheeb xyuas cov tswv yim kom raug.
20. Dab tsi yog tensor hauv kev kawm tob?
Multidimensional array hu ua tensor pab raws li ib tug generalization ntawm matrices thiab vectors. Nws yog ib qho tseem ceeb cov ntaub ntawv qauv rau kev kawm tob. N-dimensional arrays ntawm cov ntaub ntawv tseem ceeb hom yog siv los sawv cev tensors.
Txhua feem ntawm lub tensor muaj tib hom ntaub ntawv, thiab hom ntaub ntawv no yeej ib txwm paub. Nws yog qhov ua tau tias tsuas yog ib daim ntawm cov duab - uas yog, muaj pes tsawg qhov ntev thiab qhov loj npaum li cas - paub.
Nyob rau hauv cov xwm txheej thaum cov inputs kuj paub kiag li lawm, feem ntau ntawm cov kev khiav hauj lwm tsim tag nrho cov paub tensors; Hauv lwm qhov xwm txheej, daim ntawv ntawm tensor tsuas yog tsim tau thaum lub sijhawm ua haujlwm graph.
21. Koj yuav xaiv qhov ua kom muaj nuj nqi li cas rau tus qauv kev kawm tob?
- Nws ua rau kev txiav txim siab siv txoj haujlwm ua kom muaj zog yog tias qhov tshwm sim uas yuav tsum tau xav txog yog qhov tseeb.
- Kev ua haujlwm Sigmoid yuav tsum tau siv yog tias cov zis uas yuav tsum tau kwv yees yog qhov ua tau zoo hauv chav kawm binary.
- Lub Tanh muaj nuj nqi tuaj yeem siv tau yog tias cov khoom tso tawm muaj ob qhov kev faib tawm.
- Vim nws yooj yim ntawm kev suav, ReLU muaj nuj nqi yog siv tau rau ntau qhov xwm txheej.
22. Koj txhais li cas los ntawm CNN?
Sib sib zog nqus neural tes hauj lwm uas tshwj xeeb hauv kev ntsuam xyuas cov duab pom muaj xws li kev sib txuas lus neural (CNN, lossis ConvNet). Ntawm no, es tsis yog nyob rau hauv neural tes hauj lwm uas ib tug vector sawv cev rau cov tswv yim, cov tswv yim yog ib tug multi-channeled duab.
Multilayer perceptrons yog siv nyob rau hauv ib txoj kev tshwj xeeb los ntawm CNNs uas yuav tsum tau preprocessing tsawg heev.
23. CNN ntau txheej yog dab tsi?
Convolutional Layer: Cov txheej txheem tseem ceeb yog cov txheej txheem convolutional, uas muaj ntau yam kev kawm tau cov ntxaij lim dej thiab qhov chaw txais tos. Cov txheej txheem pib no siv cov ntaub ntawv nkag thiab rho tawm nws cov yam ntxwv.
ReLU Txheej: Los ntawm kev ua cov tes hauj lwm uas tsis yog-linear, txheej txheej no hloov pixels tsis zoo rau hauv xoom.
Pooling txheej: Los ntawm kev txo qis kev ua haujlwm thiab kev teeb tsa hauv lub network, cov txheej txheem pooling maj mam txo qhov loj me ntawm tus sawv cev. Max pooling yog txoj kev siv ntau tshaj plaws ntawm pooling.
24. Dab tsi yog qhov cuam tshuam ntawm kev ua haujlwm tsis zoo, thiab koj yuav ua li cas zam lawv?
Qhov no yog lub npe hu ua overfitting thaum tus qauv kawm paub qhov intricacies thiab suab nrov hauv cov ntaub ntawv kev cob qhia mus rau qhov chaw uas nws cuam tshuam rau tus qauv siv cov ntaub ntawv tshiab.
Nws yog qhov tshwm sim ntau dua nrog cov qauv nonlinear uas hloov tau ntau dua thaum kawm lub hom phiaj ua haujlwm. Tus qauv tuaj yeem raug cob qhia txhawm rau txheeb xyuas lub tsheb thiab cov tsheb thauj khoom, tab sis nws tsuas yog tuaj yeem txheeb xyuas cov tsheb nrog ib lub thawv tshwj xeeb.
Muab hais tias nws tsuas yog kev cob qhia ntawm ib hom tsheb thauj khoom, nws yuav tsis tuaj yeem ntes lub tsheb loj. Ntawm cov ntaub ntawv kev cob qhia, tus qauv ua haujlwm zoo, tab sis tsis nyob hauv lub ntiaj teb tiag.
Ib qho qauv tsis haum yog hais txog ib qho uas tsis tau kawm txaus ntawm cov ntaub ntawv lossis muaj peev xwm nthuav dav rau cov ntaub ntawv tshiab. Qhov no feem ntau tshwm sim thaum tus qauv raug cob qhia nrog cov ntaub ntawv tsis txaus lossis tsis raug.
Qhov tseeb thiab kev ua tau zoo yog ob qho tib si cuam tshuam los ntawm underfitting.
Resampling cov ntaub ntawv los kwv yees tus qauv raug (K-fold cross-validation) thiab siv cov ntaub ntawv siv tau los ntsuas tus qauv yog ob txoj hauv kev kom tsis txhob overfitting thiab underfitting.
25. Hauv kev kawm tob, RNN yog dab tsi?
Recurrent neural networks (RNNs), ntau hom kev sib txuas ntawm cov paj hlwb, mus los ntawm cov ntawv luv RNN. Lawv tau ua haujlwm los ua cov genomes, kev sau ntawv, ntawv, thiab cov ntaub ntawv sib lawv liag, thiab lwm yam. Rau qhov kev cob qhia tsim nyog, RNNs ntiav cov khoom siv rov qab.
26. Piav txog Adas Optimizer
Adas optimizer, tseem hu ua adaptive momentum, yog cov txheej txheem optimization tsim los daws cov xwm txheej nrov nrog cov gradients sparse.
Ntxiv nrog rau kev muab cov kev hloov kho tshiab rau ib qho kev sib koom ua ke sai dua, Adas optimizer txhim kho kev sib koom ua ke los ntawm lub zog, kom ntseeg tau tias tus qauv tsis raug rau hauv lub eeb taw tes.
27. Sib sib zog nqus autoencoders: lawv yog dab tsi?
Sib sib zog nqus autoencoder yog lub npe sib sau ua ke rau ob txoj kev sib sib zog nqus kev ntseeg sib sib zog nqus uas feem ntau suav nrog plaub lossis tsib txheej ntiav rau qhov encoding ib nrab ntawm lub network thiab lwm txheej ntawm plaub lossis tsib txheej rau kev txiav txim ib nrab.
Cov khaubncaws sab nraud povtseg tsim lub hauv paus ntawm kev ntseeg sib sib zog nqus thiab raug txwv los ntawm Boltzmann tshuab. Tom qab txhua RBM, qhov sib sib zog nqus autoencoder siv binary hloov mus rau dataset MNIST.
Lawv tuaj yeem siv tau rau hauv lwm cov ntaub ntawv uas Gaussian rectified transformations yuav nyiam dua RBM.
28. Tensor txhais li cas hauv Tensorflow?
Nov yog lwm lo lus nug sib tham txog kev kawm tob uas raug nug tsis tu ncua. Lub tensor yog ib lub tswv yim lej uas pom tau tias yog ntau dua-dimensional arrays.
Tensors yog cov ntaub ntawv arrays uas tau muab tso rau hauv lub network neural thiab muaj ntau qhov ntev thiab qeb duas.
29. Ib qho kev piav qhia ntawm daim duab suav
Lub hauv paus ntawm TensorFlow yog kev tsim kho cov duab kos duab. Txhua lub node ua haujlwm hauv lub network ntawm cov nodes, qhov nodes sawv rau kev ua lej thiab cov npoo rau tensors.
Nws yog qee zaum hu ua "DataFlow Graph" txij li cov ntaub ntawv ntws hauv cov duab ntawm daim duab.
30. Generative adversarial networks (GANs): lawv yog dab tsi?
Nyob rau hauv Deep Learning, generative modeling yog ua tiav los ntawm kev sib txuas lus sib txawv. Nws yog ib txoj haujlwm tsis saib xyuas qhov twg qhov tshwm sim yog tsim los ntawm kev txheeb xyuas cov qauv hauv cov ntaub ntawv nkag.
Cov kev ntxub ntxaug yog siv los txheeb xyuas cov xwm txheej uas tsim los ntawm lub tshuab hluav taws xob, thaum lub tshuab hluav taws xob siv los tsim cov qauv tshiab.
31. Koj yuav xaiv tus naj npawb ntawm cov neurons thiab cov txheej txheem zais li cas kom suav nrog hauv neural network thaum koj tsim cov qauv?
Muab ib qho kev sib tw ua lag luam, tus naj npawb ntawm cov neurons thiab cov txheej txheem zais uas xav tau los tsim lub neural network architecture tsis tuaj yeem txiav txim siab los ntawm cov cai nyuaj thiab ceev.
Nyob rau hauv ib tug neural network, qhov luaj li cas ntawm lub zais txheej yuav tsum ntog nyob rau hauv ib qho chaw nyob rau hauv nruab nrab ntawm qhov loj ntawm cov input thiab tso zis txheej.
Lub taub hau pib ntawm kev tsim lub neural network tsim tuaj yeem ua tiav hauv ob peb txoj hauv kev ncaj nraim, txawm tias:
Pib nrog qee qhov kev sim ua haujlwm yooj yim kom pom tias qhov twg yuav ua tau zoo tshaj plaws rau cov ntaub ntawv tshwj xeeb raws li kev paub dhau los nrog cov neural tes hauj lwm hauv qhov chaw zoo sib xws hauv ntiaj teb yog txoj hauv kev zoo tshaj los daws txhua qhov tshwj xeeb tiag tiag hauv ntiaj teb kev twv ua qauv kev sib tw.
Kev teeb tsa lub network tuaj yeem xaiv raws li ib tus neeg paub txog qhov teeb meem sau npe thiab kev paub txog neural network ua ntej. Thaum ntsuam xyuas lub neural network teeb tsa, tus naj npawb ntawm cov khaubncaws sab nraud povtseg thiab cov neurons siv rau cov teeb meem cuam tshuam yog qhov chaw zoo pib.
Lub neural network qhov nyuaj yuav tsum tau maj mam nce raws li qhov kev tso tawm thiab qhov tseeb, pib nrog kev tsim neural network yooj yim.
32. Dab tsi ntawm neural networks tau ua haujlwm los ntawm kev kawm tob tob?
- Nyob rau hauv lub tshuab kev kawm paradigm hu ua kev kawm txhawb ntxiv, tus qauv ua kom lub tswv yim ntawm cov nqi zog ntau ntxiv, ib yam li cov khoom muaj sia nyob.
- Kev ua si thiab tsheb tsav tus kheej yog ob qho tib si piav qhia tias muaj teeb meem cuam tshuam nrog kev txhawb zog kev kawm.
- Lub vijtsam yog siv los ua cov tswv yim yog tias qhov teeb meem los sawv cev yog kev ua si. Txhawm rau tsim cov zis rau cov theem tom ntej, lub algorithm siv cov pixels raws li cov tswv yim thiab ua tiav lawv los ntawm ntau txheej txheej ntawm convolutional neural networks.
- Tus qauv kev ua 'cov txiaj ntsig, txawm tias muaj txiaj ntsig lossis tsis zoo, ua raws li kev txhawb nqa.
xaus
Kev kawm tob tau nce hauv qhov muaj koob npe ntau xyoo, nrog rau cov ntawv thov hauv txhua qhov chaw lag luam.
Cov tuam txhab tau nce ntxiv nrhiav cov kws tshaj lij uas tuaj yeem tsim cov qauv uas rov ua dua tib neeg tus cwj pwm siv kev kawm tob thiab kev kawm tshuab.
Cov neeg sib tw uas nce lawv cov kev txawj ntse thiab tswj lawv txoj kev paub txog cov thev naus laus zis no tuaj yeem nrhiav tau ntau txoj hauv kev ua haujlwm nrog cov nyiaj tau los txaus nyiam.
Koj tuaj yeem pib nrog kev xam phaj tam sim no uas koj muaj kev nkag siab zoo txog yuav ua li cas teb rau qee qhov feem ntau thov cov lus nug sib tham txog kev kawm tob. Ua cov kauj ruam tom ntej raws li koj lub hom phiaj.
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