Table of Contents[Kache][Montre]
- 1. Ki sa egzakteman se Deep Learning?
- 2. Ki sa ki distenge Deep Learning ak Machine Learning?
- 3. Ki konpreyansyon ou genyen kounye a sou rezo neral yo?
- 4. Ki sa egzakteman se yon perceptron?
- 5. Ki sa egzakteman se yon rezo neral gwo twou san fon?
- 6. Ki sa ki ekzakteman yon pèsepton multikouch (MLP)?
- 7. Ki objektif fonksyon deklanchman jwe nan yon rezo neral?
- 8. Kisa egzakteman Desandan Gradyan ye?
- 9. Ki sa egzakteman se fonksyon pri a?
- 10. Ki jan rezo gwo twou san fon yo ka depase rezo ki pa fon yo?
- 11. Dekri pwopagasyon pou pi devan.
- 12. Ki sa ki tounen pwopagasyon?
- 13. Nan kontèks aprantisaj pwofon, ki jan ou konprann koupe gradyan?
- 14. Kisa Fonksyon Softmax ak ReLU ye?
- 15. Èske yo ka fòme yon modèl rezo neral ak tout pwa yo mete sou 0?
- 16. Ki sa ki fè distenksyon ant yon epòk ak yon pakèt ak yon iterasyon?
- 17. Ki sa ki nòmalizasyon pakèt ak abandon?
- 18. Kisa ki separe desandan gradyan stochastik ak desandan gradyan pakèt?
- 19. Poukisa li enpòtan pou mete non-linearite nan rezo neral yo?
- 20. Ki sa ki se yon tensor nan aprantisaj pwofon?
- 21. Ki jan ou ta chwazi fonksyon aktivasyon an pou yon modèl aprantisaj pwofon?
- 22. Kisa ou vle di CNN?
- 23. Ki sa ki anpil kouch CNN yo?
- 24. Ki konsekans twòp ak underfitting, e ki jan ou ka evite yo?
- 25. Nan aprantisaj pwofon, ki sa yon RNN ye?
- 26. Dekri Adam Optimizer la
- 27. Deep autoencoders: ki sa yo ye?
- 28. Kisa Tensor vle di nan Tensorflow?
- 29. Yon eksplikasyon sou yon graf enfòmatik
- 30. Jenerative adversarial networks (GAN): ki sa yo ye?
- 31. Ki jan ou pral chwazi kantite newòn ak kouch kache pou mete nan rezo neral la pandan w ap desine achitekti a?
- 32. Ki kalite rezo neral yo anplwaye nan aprantisaj ranfòsman pwofon?
- konklizyon
Aprantisaj pwofon se pa yon nouvo lide. Rezo neral atifisyèl sèvi kòm sèl fondasyon nan subset aprantisaj machin yo ke yo rekonèt kòm aprantisaj pwofon.
Aprantisaj pwofon se yon imite sèvo imen, menm jan ak rezo neral yo, menm jan yo te kreye pou imite sèvo imen an.
Gen sa a pou yon ti tan. Jou sa yo, tout moun ap pale sou li paske nou pa gen prèske menm kantite pouvwa pwosesis oswa done ke nou fè kounye a.
Pandan 20 ane ki sot pase yo, aprantisaj pwofon ak aprantisaj machin te parèt kòm yon rezilta ogmantasyon dramatik nan kapasite pwosesis.
Pou ede w prepare pou nenpòt kesyon ou ta ka fè fas lè w ap chèche travay rèv ou, pòs sa a pral gide w atravè yon kantite kesyon entèvyou aprantisaj pwofon, sòti nan senp rive konplike.
1. Ki sa egzakteman se Deep Learning?
Si w ap patisipe nan yon pwofondè aprantisaj entèvyou, ou san dout konprann ki sa aprantisaj pwofon. Entèvyou a, sepandan, antisipe ou bay yon repons detaye ansanm ak yon ilistrasyon an repons a kesyon sa a.
Pou antrene rezo neral pou aprantisaj pwofon, yo dwe itilize gwo kantite done òganize oswa ki pa estriktire. Pou jwenn modèl kache ak karakteristik, li fè pwosedi konplike (pa egzanp, distenge imaj la nan yon chat ak sa ki nan yon chen).
2. Ki sa ki distenge Deep Learning ak Machine Learning?
Kòm yon branch nan entèlijans atifisyèl ke yo rekonèt kòm aprantisaj machin, nou fòme òdinatè lè l sèvi avèk done ak teknik estatistik ak algoritmik pou yo vin pi bon sou tan.
Kòm yon aspè nan aprantisaj machin, aprantisaj pwofon imite achitekti rezo neral yo wè nan sèvo imen an.
3. Ki konpreyansyon ou genyen kounye a sou rezo neral yo?
Sistèm atifisyèl ke yo rekonèt kòm rezo neral sanble ak rezo neral òganik yo jwenn nan kò imen an trè pre.
Sèvi ak yon teknik ki sanble ak jan an imen nan sèvo fonksyon, yon rezo neral se yon koleksyon algoritm ki gen pou objaktif pou idantifye korelasyon ki kache nan yon moso done.
Sistèm sa yo jwenn konesans espesifik nan travay yo lè yo ekspoze tèt yo a yon seri done ak egzanp, olye ke yo swiv nenpòt règ espesifik pou travay yo.
Lide a se ke olye pou yo gen yon konpreyansyon pre-pwograme sou ansanm done sa yo, sistèm nan aprann karakteristik distenge nan done yo manje yo.
Twa kouch rezo ki pi souvan itilize nan rezo neral yo se jan sa a:
- Kouch Antre
- Kouch kache
- Kouch pwodiksyon
4. Ki sa egzakteman se yon perceptron?
Newòn byolojik yo jwenn nan sèvo imen an konparab ak yon perceptron. Perceptitron a resevwa plizyè entrées, ki Lè sa a, fè anpil transfòmasyon ak fonksyon epi pwodui yon pwodiksyon.
Yo itilize yon modèl lineyè ki rele perceptron nan klasifikasyon binè. Li simule yon newòn ak yon varyete de entrain, yo chak ak yon pwa diferan.
Newòn nan kalkile yon fonksyon lè l sèvi avèk entrain pondéré sa yo ak pwodiksyon rezilta yo.
5. Ki sa egzakteman se yon rezo neral gwo twou san fon?
Yon rezo neral gwo twou san fon se yon rezo neral atifisyèl (ANN) ki gen plizyè kouch ant kouch opinyon ak pwodiksyon (DNN).
Rezo neral gwo twou san fon yo se rezo neral gwo twou san fon achitekti. Mo "gwo twou san fon an" refere a fonksyon ki gen anpil nivo ak inite nan yon sèl kouch. Modèl ki pi egzak yo ka kreye lè yo ajoute plis ak pi gwo kouch pou pran pi gwo nivo modèl.
6. Ki sa ki ekzakteman yon pèsepton multikouch (MLP)?
Kouch Antre, kache, ak pwodiksyon yo prezan nan MLP, anpil tankou nan rezo neral. Li bati menm jan ak yon perceptron sèl-kouch ak youn oswa plis kouch kache.
Pwodiksyon binè yon sèl kouch perceptron ka sèlman kategorize klas lineyè separab (0,1), tandiske MLP ka klase klas ki pa lineyè.
7. Ki objektif fonksyon deklanchman jwe nan yon rezo neral?
Yon fonksyon aktivasyon detèmine si wi ou non yon newòn ta dwe aktive nan nivo ki pi fondamantal. Nenpòt fonksyon deklanchman ka aksepte sòm pondéré nan entrain yo plis patipri kòm opinyon. Fonksyon aktivasyon yo enkli fonksyon etap, Sigmoid, ReLU, Tanh ak Softmax.
8. Kisa egzakteman Desandan Gradyan ye?
Apwòch ki pi bon pou minimize yon fonksyon pri oswa yon erè se desandan gradyan. Jwenn minimòm lokal-global yon fonksyon se objektif la. Sa a espesifye chemen modèl la ta dwe swiv pou minimize erè.
9. Ki sa egzakteman se fonksyon pri a?
Fonksyon pri a se yon metrik pou evalye kouman modèl ou a ap fè; li pafwa ke yo rekonèt kòm "pèt" oswa "erè." Pandan backpropagation, li itilize pou kalkile erè kouch pwodiksyon an.
Nou eksplwate inexactitude sa a pou avanse pwosesis fòmasyon rezo neral la lè nou pouse li tounen nan rezo neral la.
10. Ki jan rezo gwo twou san fon yo ka depase rezo ki pa fon yo?
Kouch kache yo ajoute nan rezo neral anplis kouch opinyon ak pwodiksyon. Ant kouch opinyon ak pwodiksyon, rezo neral fon yo anplwaye yon sèl kouch kache, tandiske rezo neral gwo twou san fon yo itilize plizyè nivo.
Yon rezo pa fon mande plizyè paramèt pou kapab anfòm nan nenpòt fonksyon. Rezo gwo twou san fon ka adapte fonksyon pi byen menm ak yon ti kantite paramèt paske yo enkli plizyè kouch.
Rezo gwo twou san fon yo pi pito kounye a paske nan adaptabilite yo nan travay ak nenpòt ki kalite modèl done, kit se pou rekonesans lapawòl oswa foto.
11. Dekri pwopagasyon pou pi devan.
Antre yo transmèt ansanm ak pwa nan kouch la antere l 'nan yon pwosesis ke yo rekonèt kòm pwopagasyon transfè.
Pwodiksyon fonksyon deklanchman an kalkile nan chak kouch antere l anvan pwosesis la ka ale nan kouch sa a.
Pwosesis la kòmanse nan kouch opinyon ak pwogrese nan kouch pwodiksyon final la, kidonk non pwopagasyon an pi devan.
12. Ki sa ki tounen pwopagasyon?
Lè pwa ak prejije yo ajiste nan rezo neral la, yo itilize backpropagation pou diminye fonksyon pri a pa premye obsève ki jan valè a chanje.
Konprann gradyan nan chak kouch kache fè kalkile chanjman sa a senp.
Pwosesis la, ke yo rekonèt kòm backpropagation, kòmanse nan kouch pwodiksyon an epi li deplase bak nan kouch opinyon yo.
13. Nan kontèks aprantisaj pwofon, ki jan ou konprann koupe gradyan?
Gradient Clipping se yon metòd pou rezoud pwoblèm nan eksplozyon gradyan ki leve pandan backpropagation (yon kondisyon kote siyifikatif gradyan kòrèk akimile sou tan, ki mennen nan ajisteman enpòtan nan pwa modèl rezo neral pandan fòmasyon).
Eksplozyon gradyan se yon pwoblèm ki rive lè gradyan yo vin twò gwo pandan fòmasyon, fè modèl la enstab. Si gradyan an te travèse ranje espere a, valè gradyan yo ap pouse eleman-pa-eleman nan yon valè minimòm oswa maksimòm predefini.
Koupe gradyan amelyore estabilite nimerik yon rezo neral pandan fòmasyon, men li gen yon enpak minim sou pèfòmans modèl la.
14. Kisa Fonksyon Softmax ak ReLU ye?
Yon fonksyon aktivasyon ki rele Softmax pwodui yon pwodiksyon nan ranje ant 0 ak 1. Chak pwodiksyon divize pou sòm tout rezilta yo se youn. Pou kouch pwodiksyon, Softmax yo souvan anplwaye.
Rectified Lineary Unit, pafwa ke yo rekonèt kòm ReLU, se fonksyon aktivasyon ki pi itilize. Si X pozitif, li bay X, sinon li bay zewo. ReLU aplike regilyèman nan kouch antere yo.
15. Èske yo ka fòme yon modèl rezo neral ak tout pwa yo mete sou 0?
Rezo neral la p ap janm aprann fini yon travay bay, kidonk li pa posib pou fòme yon modèl pa inisyalize tout pwa yo a 0.
Dérivés yo ap rete menm jan pou chak pwa nan W [1] si tout pwa yo inisyalize a zewo, sa ki pral lakòz newòn yo aprann menm karakteristik yo iterativman.
Pa senpleman inisyalize pwa yo nan 0, men nan nenpòt fòm konstan gen chans rive nan rezilta nan yon rezilta meyè.
16. Ki sa ki fè distenksyon ant yon epòk ak yon pakèt ak yon iterasyon?
Diferan fòm pwosesis done ansanm ak teknik desandan gradyan yo enkli pakèt, iterasyon, ak epòk. Epòk enplike yon sèl-atravè yon rezo neral ak yon seri done konplè, tou de pi devan ak bak.
Yo nan lòd yo bay rezilta serye, done yo souvan pase plizyè fwa paske li twò gwo pou pase nan yon sèl eseye.
Pratik sa a nan repete kouri yon ti kantite done atravè yon rezo neral refere yo kòm iterasyon. Pou garanti ke seri done a avèk siksè travèse rezo neral yo, li ka divize an yon kantite pakèt oswa sou-ansanm, ki se ke yo rekonèt kòm lo.
Tou depan de gwosè koleksyon done yo, tout twa metòd—epòk, iterasyon, ak gwosè pakèt—se esansyèlman fason pou itilize algorithm desandan gradyan.
17. Ki sa ki nòmalizasyon pakèt ak abandon?
Dropout anpeche done overfitting pa owaza retire tou de inite rezo vizib ak kache (tipikman jete 20 pousan nan nœuds yo). Li double kantite iterasyon ki nesesè pou rezo a konvèje.
Pa nòmalize entrées yo nan chak wèbsayt] gen yon deklanchman pwodiksyon vle di zewo ak yon devyasyon estanda yon sèl, nòmalizasyon pakèt se yon estrateji pou amelyore pèfòmans ak estabilite rezo neral yo.
18. Kisa ki separe desandan gradyan stochastik ak desandan gradyan pakèt?
Desandan pakèt gradyan:
- Yo itilize done konplè a pou konstwi gradyan pou gradyan pakèt la.
- Kantite lajan an menmen nan done ak pwa yo tou dousman aktyalizasyon fè dirèksyon difisil.
Desandan gradyan stochastik:
- Gradyan stochastic la itilize yon sèl echantiyon pou kalkile gradyan an.
- Akòz chanjman pwa yo pi souvan, li konvèje siyifikativman pi vit pase gradyan an pakèt.
19. Poukisa li enpòtan pou mete non-linearite nan rezo neral yo?
Kèlkeswa kantite kouch ki genyen, yon rezo neral ap konpòte yo tankou yon pèsepton nan absans ki pa lineyè, ki fè pwodiksyon an lineyèman depann sou opinyon an.
Pou mete l 'yon lòt fason, yon rezo neral ki gen n kouch ak m inite kache ak fonksyon deklanchman lineyè ekivalan a yon rezo neral lineyè san kouch kache epi ak kapasite nan detekte fwontyè separasyon lineyè sèlman.
San yo pa lineyè, yon rezo neral pa kapab rezoud pwoblèm konplike ak byen kategorize opinyon an.
20. Ki sa ki se yon tensor nan aprantisaj pwofon?
Yon etalaj miltidimansyonèl ke yo rekonèt kòm tensè sèvi kòm yon jeneralizasyon matris ak vektè. Li se yon estrikti done enpòtan pou aprantisaj pwofon. Yo itilize ranje N-dimansyon kalite done fondamantal pou reprezante tensè yo.
Chak eleman nan tensor la gen menm kalite done, epi yo toujou konnen kalite done sa a. Li posib ke se sèlman yon moso nan fòm nan - sètadi, konbyen dimansyon ki genyen ak ki jan gwo chak youn se li te ye.
Nan sitiyasyon kote entrain yo konplètman li te ye tou, majorite operasyon yo pwodui tensè totalman li te ye; an lòt ka, fòm yon tensor ka sèlman etabli pandan ekzekisyon graf.
21. Ki jan ou ta chwazi fonksyon aktivasyon an pou yon modèl aprantisaj pwofon?
- Li fè sans pou anplwaye yon fonksyon deklanchman lineyè si rezilta a ki dwe antisipe se aktyèl.
- Yo ta dwe itilize yon fonksyon Sigmoid si pwodiksyon an ki gen pou prevwa a se yon pwobabilite klas binè.
- Yon fonksyon Tanh ka itilize si pwodiksyon projetée a gen de klasifikasyon.
- Akòz fasil kalkil li, fonksyon ReLU a aplikab nan yon pakèt sitiyasyon.
22. Kisa ou vle di CNN?
Rezo neral gwo twou san fon ki espesyalize nan evalye simagri vizyèl gen ladan rezo neral konvolusyonèl (CNN, oswa ConvNet). Isit la, olye ke nan rezo neral kote yon vektè reprezante opinyon an, opinyon an se yon foto milti-chanèl.
CNN yo itilize pèseptwon miltikouch nan yon fason espesyal ki mande anpil ti pre-pwosesis.
23. Ki sa ki anpil kouch CNN yo?
Kouch konvolusyonèl: Kouch prensipal la se kouch konvolusyonèl la, ki gen yon varyete de filtè aprann ak yon jaden reseptif. Kouch inisyal sa a pran done yo opinyon ak ekstrè karakteristik li yo.
Kouch ReLU: Lè rezo yo pa lineyè, kouch sa a vire piksèl negatif nan zewo.
Kouch pisin: Lè w minimize anviwònman pwosesis ak rezo, kouch pisin nan piti piti minimize gwosè espasyal reprezantasyon an. Max pooling se metòd ki pi itilize pou pooling.
24. Ki konsekans twòp ak underfitting, e ki jan ou ka evite yo?
Sa a se ke yo rekonèt kòm overfitting lè yon modèl aprann sibtilite ak bri nan done fòmasyon yo nan pwen kote li afekte negatif itilizasyon modèl la nan done fre.
Li pi posib pou rive ak modèl ki pa lineyè ki pi adaptab pandan y ap aprann yon fonksyon objektif. Yon modèl ka resevwa fòmasyon pou detekte otomobil ak kamyon, men li ta ka sèlman kapab idantifye machin ki gen yon fòm bwat patikilye.
Etandone ke li te antrene sèlman sou yon sèl kalite kamyon, li ta ka pa kapab detekte yon kamyon plat. Sou done fòmasyon, modèl la travay byen, men se pa nan mond aktyèl la.
Yon modèl ki pa ekipe refere a youn ki pa ase antrene sou done oswa ki pa kapab jeneralize nan nouvo enfòmasyon. Sa a souvan rive lè yo fòme yon modèl ak done ensifizan oswa ki pa kòrèk.
Presizyon ak pèfòmans yo tou de konpwomèt pa underfitting.
Reechantiyon done yo pou estime presizyon modèl la (K-fold cross-validation) epi sèvi ak yon seri done validation pou evalye modèl la se de fason pou evite overfitting ak underfitting.
25. Nan aprantisaj pwofon, ki sa yon RNN ye?
Rezo neral frekans (RNNs), yon varyete komen nan rezo neral atifisyèl, ale nan abrevyasyon la RNN. Yo travay pou trete jenom, ekriti, tèks, ak sekans done, pami lòt bagay. Pou fòmasyon ki nesesè yo, RNN yo anplwaye backpropagation.
26. Dekri Adam Optimizer la
Adam optimizer, ke yo rele tou momantòm adaptasyon, se yon teknik optimize devlope pou jere sitiyasyon ki fè bwi ak gradyan ra.
Anplis de sa bay mizajou pou chak paramèt pou dirèksyon pi rapid, Adam optimizer amelyore dirèksyon atravè momantòm, asire ke yon modèl pa vin bloke nan pwen an sel.
27. Deep autoencoders: ki sa yo ye?
Deep autoencoder se non kolektif pou de rezo kwayans pwofon simetrik ki jeneralman gen kat oswa senk kouch fon pou mwatye kodaj rezo a ak yon lòt seri kat oswa senk kouch pou mwatye dekodaj la.
Kouch sa yo fòme fondasyon rezo kwayans pwofon epi yo oblije machin Boltzmann yo. Apre chak RBM, yon autoencoder pwofon aplike chanjman binè nan dataset MNIST la.
Yo ka itilize tou nan lòt datasets kote transfòmasyon rektifye Gaussian yo ta pi pito pase RBM.
28. Kisa Tensor vle di nan Tensorflow?
Sa a se yon lòt kesyon entèvyou aprantisaj pwofon ke yo mande regilyèman. Yon tensè se yon konsèp matematik ki vizyalize kòm etalaj ki gen pi wo dimansyon.
Tensors yo se ranje done sa yo ki bay kòm opinyon nan rezo neral la epi ki gen divès dimansyon ak klasman.
29. Yon eksplikasyon sou yon graf enfòmatik
Fondasyon yon TensorFlow se konstriksyon yon graf enfòmatik. Chak ne fonksyone nan yon rezo nœuds, kote nœuds kanpe pou operasyon matematik ak bor pou tenseur.
Li pafwa refere li kòm yon "DataFlow Graph" paske done ap koule nan fòm nan yon graf.
30. Jenerative adversarial networks (GAN): ki sa yo ye?
Nan Deep Learning, modèl jeneratif akonpli lè l sèvi avèk rezo advèsè jeneratif. Li se yon travay san sipèvizyon kote rezilta a pwodui pa idantifye modèl nan done yo antre.
Diskriminatè a itilize pou kategorize enstans ki pwodui pa dèlko a, tandiske dèlko a itilize pou pwodui nouvo egzanp.
31. Ki jan ou pral chwazi kantite newòn ak kouch kache pou mete nan rezo neral la pandan w ap desine achitekti a?
Bay yon defi biznis, kantite egzak nan newòn ak kouch kache ki nesesè pou konstwi yon achitekti rezo neral pa ka detèmine pa nenpòt règ difisil ak rapid.
Nan yon rezo neral, gwosè a nan kouch kache a ta dwe tonbe yon kote nan mitan gwosè a nan kouch yo opinyon ak pwodiksyon.
Yon kòmansman tèt sou kreye yon konsepsyon rezo neral ka reyalize nan kèk metòd senp, menm si:
Kòmanse ak kèk tès sistematik debaz pou wè kisa ki ta pi bon pou nenpòt seri done espesifik ki baze sou eksperyans anvan ak rezo neral nan anviwònman ki sanble nan mond reyèl la se pi bon fason pou atake chak defi modèl prediksyon inik nan mond reyèl la.
Konfigirasyon rezo a ka chwazi dapre konesans yon moun nan domèn pwoblèm nan ak eksperyans anvan rezo neral la. Lè w ap evalye konfigirasyon yon rezo neral, kantite kouch ak newòn yo itilize sou pwoblèm ki gen rapò se yon bon kote pou kòmanse.
Konpleksite rezo neral la ta dwe ogmante piti piti ki baze sou pwodiksyon projetée ak presizyon, kòmanse ak yon konsepsyon rezo neral senp.
32. Ki kalite rezo neral yo anplwaye nan aprantisaj ranfòsman pwofon?
- Nan yon paradigm aprantisaj machin ki rele aprantisaj ranfòsman, modèl la aji pou maksimize lide rekonpans kimilatif, menm jan ak bagay ap viv yo.
- Jwèt ak oto-kondwi machin yo tou de dekri kòm pwoblèm ki enplike aprantisaj ranfòsman.
- Se ekran an itilize kòm opinyon si pwoblèm nan yo dwe reprezante se yon jwèt. Yo nan lòd yo pwodwi yon pwodiksyon pou pwochen faz yo, algorithm la pran piksèl yo kòm opinyon ak trete yo atravè anpil kouch rezo neral konvolusyonèl.
- Rezilta aksyon modèl la, swa favorab oswa move, aji kòm ranfòsman.
konklizyon
Deep Learning te ogmante nan popilarite pandan ane yo, ak aplikasyon nan prèske chak zòn endistri.
Konpayi yo ap chèche de pli zan pli ekspè konpetan ki ka desine modèl ki repwodui konpòtman moun lè l sèvi avèk apwòch aprantisaj pwofon ak aprantisaj machin.
Kandida ki ogmante seri konpetans yo epi kenbe konesans yo nan teknoloji dènye kri sa yo ka jwenn yon pakèt opòtinite travay ak salè atiran.
Ou ka kòmanse ak entèvyou yo kounye a ke ou gen yon bon konprann sou kòman yo reponn kèk nan kesyon yo pi souvan mande entèvyou pwofon aprantisaj. Pran pwochen etap la ki baze sou objektif ou yo.
Vizite Hashdork la Seri Entèvyou pou prepare pou entèvyou.
Kite yon Reply