Tebulu ọdịnaya[Zoo][Gosi]
- 1. Gịnị kpọmkwem bụ mmụta miri emi?
- 2. Kedu ihe dị iche na mmụta miri emi na mmụta igwe?
- 3. Kedu ihe nghọta gị ugbu a banyere netwọkụ akwara ozi?
- 4. Kedu ihe bụ perceptron?
- 5. Kedu ihe bụ netwọk akwara miri emi?
- 6. Kedu ihe bụ Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Gịnị mere ọrụ ịgbalite na-arụ na netwọk neural?
- 8. Gịnị kpọmkwem bụ mgbada gradient?
- 9. Gịnị bụ kpọmkwem ọrụ ọnụ ahịa?
- 10. Kedu ka netwọk miri emi nwere ike isi pụta karịa ndị na-emighị emi?
- 11. Kọwaa mgbasa ozi n'ihu.
- 12. Gịnị bụ ịgbasa azụ?
- 13. N'ihe gbasara mmụta miri emi, kedu ka ị ga-esi ghọta mbelata gradient?
- 14. Kedu ihe bụ Softmax na ReLU Ọrụ?
- 15. Enwere ike zụọ ụdị netwọkụ neural na nha niile edobere na 0?
- 16. Gịnị na-egosi ọdịiche dị n'oge ochie n'ogbe na nkwughachi?
- 17. Gịnị bụ Batch Normalisation na Dropout?
- 18. Kedu ihe na-ekewa mgbada stochastic gradient na mgbada ogbe gradient?
- 19. Gịnị mere o ji dị mkpa ịgụnye ndị na-abụghị linearities na neural netwọk?
- 20. Gịnị bụ tensor na mmụta miri emi?
- 21. Kedu otu ị ga-esi họrọ ọrụ ịgbalite maka ụdị mmụta mmụta miri emi?
- 22. Kedu ihe ị na-ekwu na CNN?
- 23. Gịnị bụ ọtụtụ CNN n'ígwé?
- 24. Gịnị bụ mmetụta nke imebiga ihe ókè na erughị eru, oleekwa otú ị pụrụ isi zere ha?
- 25. Na mmụta miri emi, gịnị bụ RNN?
- 26. Kọwaa Adam Optimizer
- 27. Deep autoencoders: kedu ihe ha bụ?
- 28. Kedu ihe Tensor pụtara na Tensorflow?
- 29. Nkọwa nke eserese mgbakọ na mwepụ
- 30. Generative adversarial networks (GAN): kedu ihe ha bụ?
- 31. Kedu ka ị ga-esi họrọ ọnụọgụ nke neurons na oyi akwa zoro ezo iji tinye na netwọk akwara ka ị na-emepụta ihe owuwu?
- 32. Kedu ụdị netwọkụ akwara na-arụ ọrụ site na mmụta nkwado miri emi?
- mmechi
Ọmụmụ miri emi abụghị echiche ọhụrụ. Netwọk akwara arụrụ arụ na-arụ ọrụ dịka naanị ntọala nke akụrụngwa mmụta igwe a maara dị ka mmụta miri emi.
Ọmụmụ miri emi bụ ụbụrụ mmadụ na-eṅomi, dịka netwọkụ akwara dị, dịka e kere ha iji ṅomie ụbụrụ mmadụ.
Enwere nke a nwa oge. Ụbọchị ndị a, onye ọ bụla na-ekwu maka ya ebe ọ bụ na anyị enweghị ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ike nhazi ma ọ bụ data dị ka anyị nwere ugbu a.
N'ime afọ 20 gara aga, mmụta miri emi na mmụta igwe apụtala n'ihi mmụba dị egwu na ikike nhazi.
Iji nyere gị aka ịkwadebe maka ajụjụ ọ bụla ị ga-eche ihu mgbe ị na-achọ ọrụ nrọ gị, post a ga-eduzi gị site na ọtụtụ ajụjụ ajụjụ ọnụ mmụta mmụta miri emi, sitere na dị mfe ruo mgbagwoju anya.
1. Gịnị kpọmkwem bụ mmụta miri emi?
Ọ bụrụ na ị na-aga a mmụta miri emi ajụjụ ọnụ, obi abụọ adịghị ya na ị ghọtara ihe mmụta miri emi bụ. Onye na-agba ajụjụ ọnụ, Otú ọ dị, na-atụ anya ka ị nye azịza zuru ezu yana ihe atụ na nzaghachi ajụjụ a.
Iji zụọ neural netwọk maka mmụta miri emi, a ga-ejirịrị oke data ahaziri ahazi ma ọ bụ nke edobereghị ya. Iji chọta usoro na njirimara zoro ezo, ọ na-eme usoro mgbagwoju anya (dịka ọmụmaatụ, ịmata ọdịiche dị na onyinyo nke pusi na nke nkịta).
2. Kedu ihe dị iche na mmụta miri emi na mmụta igwe?
Dị ka ngalaba ọgụgụ isi nke a maara dị ka mmụta igwe, anyị na-azụ kọmputa site na iji data na usoro mgbakọ na mwepụ na algọridim ka ha na-akawanye mma ka oge na-aga.
Dị ka akụkụ nke ngwa igwe, mmụta miri emi na-eṅomi ihe owuwu netwọkụ akwara a na-ahụ na ụbụrụ mmadụ.
3. Kedu ihe nghọta gị ugbu a banyere netwọkụ akwara ozi?
Sistemụ arụrụ arụ nke a maara dị ka netwọkụ akwara dị ka netwọkụ akwara anụ ahụ dị n'ahụ mmadụ nke ọma.
Iji usoro yiri otú ahụ ụbụrụ mmadụ ọrụ, netwọk akwara bụ nchịkọta algọridim nke na-achọ ịchọpụta njikọ dị n'okpuru na mpempe data.
Usoro ndị a na-enweta ihe ọmụma gbasara ọrụ site n'igosipụta onwe ha n'ọtụtụ ihe ndekọ data na ihe atụ, kama ịgbaso iwu ọ bụla akọwapụtara ọrụ.
Echiche bụ na kama inwe nghọta emebere nke ọma maka ihe ndekọ data ndị a, usoro ahụ na-amụta ịmata ọdịiche dị na data a na-enye ya.
Igwe netwọkụ atọ a na-ejikarị na Neural Networks bụ ndị a:
- Ntinye oyi akwa
- oyi akwa zoro ezo
- oyi akwa mmepụta
4. Kedu ihe bụ perceptron?
Neuron dị ndụ nke a na-ahụ n'ụbụrụ mmadụ dị ka perceptron. A na-enweta ọtụtụ ntinye site na perceptron, nke na-eme ọtụtụ mgbanwe na ọrụ ma mepụta mmepụta.
A na-eji ụdị linear a na-akpọ perceptron arụ ọrụ na nhazi ọnụọgụ abụọ. Ọ na-egosipụta neuron nke nwere ntinye dị iche iche, nke ọ bụla nwere ibu dị iche iche.
Neuron na-agbakọ ọrụ site na iji ntinye dị arọ ndị a wee wepụta nsonaazụ ya.
5. Kedu ihe bụ netwọk akwara miri emi?
Netwọk akwara miri emi bụ netwọk akwara arụrụ arụ (ANN) nwere ọtụtụ ọkwa n'etiti ntinye na mmepụta n'ígwé (DNN).
Netwọk akwara dị omimi bụ netwọkụ akwara dị omimi. Okwu a "miri" na-ezo aka na ọrụ nwere ọtụtụ ọkwa na nkeji n'otu oyi akwa. Enwere ike ịmepụta ụdị ziri ezi karịa site n'ịgbakwụnye ọtụtụ na nnukwu ọkwa iji weghara ọkwa dị ukwuu nke ụkpụrụ.
6. Kedu ihe bụ Multilayer Perceptron (MLP)?
Ntinye, zoro ezo, na mmepụta ọkwa dị na MLPs, dịka na netwọkụ akwara. A na-ewu ya n'otu aka ahụ na perceptron nwere otu oyi akwa nwere otu ma ọ bụ karịa ezoro ezo.
Mpụta ọnụọgụ abụọ nke perceptron otu oyi akwa nwere ike ịwapụta klaasị ndị nwere ike kewapụta naanị (0,1), ebe MLP nwere ike ịhazi klaasị na-abụghị nke ntanetị.
7. Gịnị mere ọrụ ịgbalite na-arụ na netwọk neural?
Ọrụ ịgbalite na-ekpebi ma neuron kwesịrị ịrụ ọrụ n'ogo kachasị mkpa. Ọrụ nkwalite ọ bụla nwere ike ịnakwere nchikota nke ntinye gbakwunyere nhụsianya dị ka ntinye. Ọrụ ịgbalite gụnyere ọrụ nzọụkwụ, Sigmoid, ReLU, Tanh, na Softmax.
8. Gịnị kpọmkwem bụ mgbada gradient?
Ụzọ kacha mma maka ibelata ọrụ ọnụ ahịa ma ọ bụ njehie bụ mgbada gradient. Ịchọta minima mpaghara-ụwa niile nke ọrụ bụ ebumnuche. Nke a na-akọwapụta ụzọ ihe nlereanya kwesịrị ịgbaso iji wedata njehie.
9. Gịnị bụ kpọmkwem ọrụ ọnụ ahịa?
Ọrụ ọnụ ahịa bụ metrik iji chọpụta ka ihe nlereanya gị si arụ ọrụ nke ọma; a na-akpọ ya mgbe ụfọdụ dị ka “mfu” ma ọ bụ “mmejọ.” N'oge mgbasa ozi, a na-eji ya gbakọọ njehie oyi akwa mmepụta.
Anyị na-erigbu ezighi ezi ahụ iji kwalite usoro ọzụzụ nke netwọkụ akwara site n'ịkwaghachi ya site na netwọkụ akwara.
10. Kedu ka netwọk miri emi nwere ike isi pụta karịa ndị na-emighị emi?
A na-agbakwunye akwa akwa zoro ezo na netwọkụ akwara na mgbakwunye na ntinye na ọkwa mmepụta. N'agbata ọkwa ntinye na mmepụta, netwọk akwara na-emighị emi na-eji otu oyi akwa zoro ezo, ebe netwọk akwara dị omimi na-eji ọtụtụ ọkwa.
Netwọk na-emighị emi chọrọ ọtụtụ paramita iji nwee ike dabara na ọrụ ọ bụla. Netwọk dị omimi nwere ike ịrụ ọrụ nke ọma ọbụlagodi na ọnụọgụ ọnụọgụ dị nta ebe ha gụnyere ọtụtụ ọkwa.
Netwọk dị omimi ka a na-ahọrọ ugbu a n'ihi ike dị iche iche ha na-arụ ọrụ na ụdị ụdị data ọ bụla, ma ọ bụ maka ikwu okwu ma ọ bụ njirimara foto.
11. Kọwaa mgbasa ozi n'ihu.
A na-ebunye ntinye ọnụ yana ihe ọ̀tụ̀tụ̀ gaa n'okirikiri e liri n'usoro a maara dị ka mgbasa ozi.
A na-agbakọ mmepụta ọrụ mmalite n'ime oyi akwa ọ bụla e liri tupu nhazi ya aga n'ihu na oyi akwa na-esonụ.
Usoro a na-amalite na oyi akwa ntinye wee na-aga n'ihu na oyi akwa mmepụta kacha, si otú a na-ebufe aha n'ihu.
12. Gịnị bụ ịgbasa azụ?
Mgbe a na-edozi ihe dị arọ na ihe ndị na-adịghị mma na netwọk neural, a na-eji nkwado azụ azụ iji belata ọrụ ọnụ ahịa site na mbụ ileba anya ka uru si agbanwe.
Ịghọta gradient na oyi akwa ọ bụla zoro ezo na-eme ka ịgbakọ mgbanwe a dị mfe.
Usoro a, nke a maara dị ka nkwado ndabere, na-amalite na oyi akwa mmepụta wee laghachi azụ na ọkwa ntinye.
13. N'ihe gbasara mmụta miri emi, kedu ka ị ga-esi ghọta mbelata gradient?
Gradient Clipping bụ usoro maka idozi okwu nke gradients na-agbawa agbawa na-ebilite n'oge mgbasa ozi (ọnọdụ nke gradients na-ezighi ezi na-agbakọ ka oge na-aga, na-eduga na mgbanwe dị ukwuu na nha ụdị netwọkụ akwara n'oge ọzụzụ).
Mgbawa gradients bụ okwu na-ebilite mgbe gradients na-ebuwanye ibu n'oge ọzụzụ, na-eme ka ihe nlereanya ahụ ghara ịdị n'otu. Ọ bụrụ na gradient agafeela oke a na-atụ anya ya, a na-akwali ụkpụrụ gradient na mmewere-site-mmemme ka ọ bụrụ nke akọwapụtara nke ọma ma ọ bụ karịa.
Mbelata gradient na-akwalite nkwụsi ike ọnụọgụ nke netwọkụ akwara n'oge ọzụzụ, mana ọ nwere mmetụta pere mpe na arụmọrụ ihe nlereanya ahụ.
14. Kedu ihe bụ Softmax na ReLU Ọrụ?
Ọrụ ịgbalite nke a na-akpọ Softmax na-emepụta ihe dị n'etiti 0 na 1. A na-ekewa mmepụta nke ọ bụla ka nchikota nke mmepụta niile bụ otu. Maka ọkwa mmepụta, Softmax na-arụ ọrụ ugboro ugboro.
Ngalaba Linear Rectified, nke a na-akpọ mgbe ụfọdụ dị ka ReLU, bụ ọrụ ịgbalite kacha eji. Ọ bụrụ na X dị mma, ọ na-ewepụta X, ọzọ ọ na-ewepụta efu. A na-etinye ReLU mgbe niile n'ígwé ndị e liri.
15. Enwere ike zụọ ụdị netwọkụ neural na nha niile edobere na 0?
Netwọk akwara agaghị amụta ịrụcha ọrụ enyere ya, yabụ na ọ gaghị ekwe omume ịzụ ihe nlereanya site na ibido nha niile ka ọ bụrụ 0.
Mwepụta ndị ahụ ga-adị otu maka ịdị arọ ọ bụla dị na W [1] ma ọ bụrụ na etinyere nha niile ka ọ bụrụ efu, nke ga-eme ka neurons mụta otu atụmatụ ahụ ugboro ugboro.
Ọ bụghị naanị ịmalite ibu arọ ka 0, mana n'ụdị ọ bụla nke na-adịgide adịgide nwere ike ibute nsonaazụ dị ala.
16. Gịnị na-egosi ọdịiche dị n'oge ochie n'ogbe na nkwughachi?
Ụdị dị iche iche nke nhazi dataset na usoro mgbada gradient gụnyere ogbe, iteration, na oge. Epoch na-agụnye otu ugboro-site na netwọkụ akwara nke nwere dataset zuru oke, ma n'ihu na azụ.
Iji nye nsonaazụ a pụrụ ịdabere na ya, a na-agafe dataset ọtụtụ ugboro n'ihi na ọ buru oke ibu ịgafe n'otu mbọ.
A na-akpọ omume a nke na-agba ọsọ ntakịrị data ugboro ugboro site na netwọk akwara dị ka iteration. Iji kwe nkwa na data setịpụrụ na-agafe netwọkụ akwara nke ọma, enwere ike kewaa ya n'ọtụtụ batches ma ọ bụ ntinye, nke a maara dị ka batching.
Dabere n'oke nchịkọta data, ụzọ atọ ahụ-epoch, iteration, na batch size-bụ ụzọ isi jiri ya. gradient mgbada algọridim.
17. Gịnị bụ Batch Normalisation na Dropout?
Mwepụ na-egbochi oke data site n'iwepụ nkeji netwọk a na-ahụ anya na nke zoro ezo (na-atụba pasent 20 nke ọnụ ọnụ). Ọ na-eme okpukpu abụọ nke itiration achọrọ iji mee ka netwọk ahụ jikọọ.
Site n'imezigharị ntinye na oyi akwa nke ọ bụla ka ọ nwee nsonaazụ nrụpụta efu nke efu yana ụkpụrụ nke otu, nhazi nhazi batch bụ atụmatụ iji kwalite arụmọrụ na nkwụsi ike nke netwọkụ akwara.
18. Kedu ihe na-ekewa mgbada stochastic gradient na mgbada ogbe gradient?
Ogbe mgbada gradient:
- A na-eji ihe ndekọ data zuru ezu wuo gradient maka gradient batch.
- Ọnụ ọgụgụ buru ibu nke data na ịdị arọ na-eji nwayọọ nwayọọ emelite na-eme ka njikọ ahụ sie ike.
Ọdịda stochastic gradient:
- Ihe stochastic gradient na-eji otu sample gbakọọ gradient.
- N'ihi mgbanwe ịdị arọ na-agakarị, ọ na-agbakọta ngwa ngwa karịa gradient batch.
19. Gịnị mere o ji dị mkpa ịgụnye ndị na-abụghị linearities na neural netwọk?
N'agbanyeghị ọkwa ole e nwere, netwọk neural ga-eme omume dị ka perceptron na enweghị ndị na-abụghị linearities, na-eme ka mmepụta linearly dabere na ntinye.
N'ikwu ya n'ụzọ ọzọ, netwọk neural nke nwere n layers na m zoro ezo nkeji na ọrụ ịgbalite linear bụ ihe nhata na netwọk neural na-enweghị oghere zoro ezo yana ikike ịchọpụta oke nkewa ahịrị naanị.
Na-enweghị ndị na-abụghị linearities, netwọk neural enweghị ike idozi okwu mgbagwoju anya na hazie ntinye nke ọma.
20. Gịnị bụ tensor na mmụta miri emi?
Ngwakọta multidimensional mara dị ka tensor na-eje ozi dị ka mkpokọta matrices na vectors. Ọ bụ usoro data dị oke mkpa maka mmụta miri emi. A na-eji usoro N-akụkụ dị iche iche nke ụdị data bụ isi na-anọchi anya tenors.
Akụkụ ọ bụla nke tensor nwere otu ụdị data, a na-amakwa ụdị data a mgbe niile. Ọ ga-ekwe omume na ọ bụ naanị otu akụkụ nke ọdịdị ahụ—ya bụ, akụkụ ole dị na otú nke nke ọ bụla si buru ibu—a maara.
N'ọnọdụ mgbe a na-amatakwa ihe ntinye nke ọma, ọtụtụ ọrụ na-emepụta tenors nke ọma; N'ọnọdụ ndị ọzọ, ụdị tensor nwere ike guzobe naanị n'oge mmebe eserese.
21. Kedu otu ị ga-esi họrọ ọrụ ịgbalite maka ụdị mmụta mmụta miri emi?
- Ọ bụ ihe ezi uche dị na ya iji ọrụ ịgbalite linear ma ọ bụrụ na nsonaazụ a ga-atụ anya bụ eziokwu.
- Ekwesịrị iji ọrụ Sigmoid rụọ ọrụ ma ọ bụrụ na mmepụta a ga-ebu amụma bụ ohere klaasị ọnụọgụ abụọ.
- Enwere ike iji ọrụ Tanh rụọ ọrụ ma ọ bụrụ na mmepụta atumatu nwere nhazi abụọ.
- N'ihi ịdị mfe nke ịgbakọ, ọrụ ReLU na-adabara n'ọtụtụ ọnọdụ.
22. Kedu ihe ị na-ekwu na CNN?
Netwọk akwara dị omimi nke ọkachamara n'ịtụle onyonyo onyonyo gụnyere netwọkụ akwara convolutional (CNN, ma ọ bụ ConvNet). N'ebe a, karịa na netwọk akwara ebe vector na-anọchite anya ntinye, ntinye bụ foto nwere ọtụtụ chanel.
A na-eji multilayer perceptrons mee ihe n'ụzọ pụrụ iche site na CNN nke na-achọ obere nhazi.
23. Gịnị bụ ọtụtụ CNN n'ígwé?
Convolutional Layer: Isi oyi akwa bụ convolutional oyi akwa, nke nwere ọtụtụ ihe nzacha a na-amụta na ubi nnabata. oyi akwa mbụ a na-ewe data ntinye wee wepụta njirimara ya.
Layer ReLU: Site na ime ka netwọkụ ghara ịdị n'ahịrị, oyi akwa a na-atụgharị pikselụ na-adịghị mma ka ọ bụrụ efu.
Ngwunye ọdọ mmiri: Site na ibelata nhazi na ntọala netwọkụ, oyi akwa a na-eji nwayọọ nwayọọ na-ebelata oghere oghere nke ihe nnọchianya. Ịgbakọ ọnụ kacha bụ ụzọ eji agbakọta ọnụ.
24. Gịnị bụ mmetụta nke imebiga ihe ókè na erughị eru, oleekwa otú ị pụrụ isi zere ha?
A maara nke a dị ka ihe na-adịghị mma mgbe ihe nlereanya na-amụta mgbagwoju anya na mkpọtụ na data ọzụzụ ruo n'ókè ebe ọ na-emetụta ihe nlereanya ahụ na-eji data ọhụrụ eme ihe.
O yikarịrị ka ọ ga-eme n'ụdị na-abụghị nke na-eme mgbanwe karịa mgbe ị na-amụta ọrụ ebumnuche. Enwere ike ịzụ ihe nlere iji chọpụta ụgbọ ala na gwongworo, mana ọ ga-enwe ike ịmata ụgbọ ala nwere ụdị igbe.
Ebe ọ bụ na a zụrụ ya naanị n'otu ụdị gwongworo, ọ nwere ike ọ gaghị enwe ike ịchọpụta gwongworo nwere larịị. Na data ọzụzụ, ihe nlereanya ahụ na-arụ ọrụ nke ọma, ma ọ bụghị n'ụwa n'ezie.
Nlereanya adabaghị adaba na-ezo aka na nke a zụrụ nke ọma na data ma ọ bụ nwee ike ịchịkọta ozi ọhụrụ. Nke a na-emekarị mgbe a na-azụ ihe nlereanya na data ezughi oke ma ọ bụ ezighi ezi.
A na-emebi izi ezi na arụmọrụ site na itinye n'ọrụ.
Ịmegharị data ahụ iji chọpụta izi ezi ihe nlereanya (K-fold cross-validation) na iji dataset nkwado iji nyochaa ihe nlereanya bụ ụzọ abụọ iji zere imebiga ihe ókè na adịghị mma.
25. Na mmụta miri emi, gịnị bụ RNN?
Netwọk neural na-emegharị ugboro ugboro (RNNs), ụdị netwọkụ akwara arụrụ arụ, na-aga site na mbiri nke RNN. A na-eji ha arụ ọrụ iji hazie genome, aka ọdịde, ederede na usoro data, n'etiti ihe ndị ọzọ. Maka ọzụzụ dị mkpa, RNN na-eji backpropagation.
26. Kọwaa Adam Optimizer
Adam optimizer, nke a makwaara dị ka ihe ngbanwe, bụ usoro njikarịcha emepụtara iji jikwaa ọnọdụ mkpọtụ na obere gradients.
Na mgbakwunye na ịnye mmelite otu-paramita maka njikọta ọsọ ọsọ, ihe nrụpụta Adam na-eme ka njikọta site na ngwa ngwa, na-ahụ na ihe nlereanya agaghị abanye n'ime ebe nchekwa.
27. Deep autoencoders: kedu ihe ha bụ?
Deep autoencoder bụ aha mkpokọta maka netwọọdụ nkwenye miri emi nke symmetrical nke na-agụnye akụkụ anọ ma ọ bụ ise na-emighị emi maka ntinye nke ọkara netwọkụ yana ọkwa ọzọ nke anọ ma ọ bụ ise maka nhazi nke ọkara.
N'ígwé ndị a na-etolite ntọala nke netwọk nkwenye miri emi ma igwe Boltzmann na-egbochi ya. Mgbe RBM nke ọ bụla gasịrị, ihe mkpuchi autoencoder dị omimi na-etinye mgbanwe ọnụọgụ abụọ na dataset MNIST.
Enwere ike iji ha na datasets ndị ọzọ ebe a ga-ahọrọ mgbanwe mgbanwe Gaussian karịa RBM.
28. Kedu ihe Tensor pụtara na Tensorflow?
Nke a bụ ajụjụ ajụjụ ọnụ mmụta miri emi ọzọ a na-ajụkarị. Tensor bụ echiche mgbakọ na mwepụ nke a na-ahụ anya dị ka nhazi akụkụ dị elu.
Tensors bụ usoro data ndị a na-enye dị ka ntinye na netwọk akwara ma nwee akụkụ na ọkwa dị iche iche.
29. Nkọwa nke eserese mgbakọ na mwepụ
Ntọala nke TensorFlow bụ iwu nke eserese mgbakọ. Ọnụ ọ bụla na-arụ ọrụ na netwọk nke ọnụ, ebe ọnụ na-eguzo maka ọrụ mgbakọ na mwepụ na ọnụ maka tenors.
A na-akpọ ya mgbe ụfọdụ dị ka “Ihe eserese DataFlow” ebe ọ bụ na data na-aga n'ụdị eserese.
30. Generative adversarial networks (GAN): kedu ihe ha bụ?
Na mmụta miri emi, a na-eme ihe nlegharị anya site na iji netwọk mmegide na-akpata. Ọ bụ ọrụ anaghị elekọta ya ebe a na-emepụta nsonaazụ ya site na ịchọpụta usoro dị na data ntinye.
A na-eji ihe ịkpa ókè ekewa ihe atụ nke igwe na-emepụta ihe, ebe a na-eji igwe na-emepụta ihe atụ ọhụrụ.
31. Kedu ka ị ga-esi họrọ ọnụọgụ nke neurons na oyi akwa zoro ezo iji tinye na netwọk akwara ka ị na-emepụta ihe owuwu?
N'inye ihe ịma aka azụmahịa, ọnụ ọgụgụ neurons na ọkwa zoro ezo achọrọ iji wuo ụlọ ọrụ netwọkụ akwara enweghị ike ikpebi site na iwu ọ bụla siri ike na ngwa ngwa.
Na netwọk neural, nha nke oyi akwa zoro ezo kwesịrị ịdaba ebe n'etiti nha ntinye na mmepụta ihe.
Enwere ike nweta mmalite mmalite n'ịmepụta nhazi netwọkụ neural n'ụzọ ole na ole kwụ ọtọ, n'agbanyeghị:
Malite na ụfọdụ nnwale usoro iji hụ ihe ga-akacha mma maka dataset ọ bụla dabere na ahụmịhe mbụ na netwọkụ akwara ozi na ntọala ụwa n'ezie bụ ụzọ kacha mma isi gbasoo ihe ịma aka ịma amụma ụwa pụrụ iche.
Enwere ike ịhọrọ nhazi netwọkụ ahụ dabere na ihe ọmụma mmadụ nwere banyere ngalaba nsogbu yana ahụmịhe netwọkụ akwara tupu ya. Mgbe ị na-enyocha nhazi netwọkụ akwara ozi, ọnụọgụ nke akwa na neurons ejiri na nsogbu ndị metụtara ya bụ ebe dị mma ịmalite.
Ekwesịrị iji nwayọọ nwayọọ mụbaa mgbagwoju anya netwọkụ akwara dabere na nrụpụta na izi ezi, na-amalite site na nhazi netwọkụ akwara dị mfe.
32. Kedu ụdị netwọkụ akwara na-arụ ọrụ site na mmụta nkwado miri emi?
- N'ime usoro mmụta igwe nke a na-akpọ mmụta nkwado, ihe nlereanya a na-eme ka echiche nke ngụkọta ụgwọ ọrụ dị elu, dịka ihe ndị dị ndụ na-eme.
- Egwuregwu na ụgbọ ala na-anya onwe ya ka akọwara dị ka nsogbu metụtara imesi ike mmụta.
- A na-eji ihuenyo ahụ dị ka ntinye ma ọ bụrụ na nsogbu a ga-anọchi anya bụ egwuregwu. Iji mepụta mmepụta maka usoro ndị na-esote, algọridim na-ewere pikselụ dị ka ntinye wee hazie ha site n'ọtụtụ ọkwa nke netwọkụ akwara convolutional.
- Nsonaazụ omume ihe nlereanya ahụ, ma ọ dị mma ma ọ bụ dị njọ, na-arụ ọrụ dị ka nkwado.
mmechi
Mmụta miri emi ebiliwo na ewu ewu kemgbe ọtụtụ afọ, yana ngwa n'ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ mpaghara ụlọ ọrụ ọ bụla.
Ndị ụlọ ọrụ na-achọwanye ndị ọkachamara ruru eru nwere ike chepụta ụdị na-emegharị omume mmadụ site na iji mmụta miri emi na usoro mmụta igwe.
Ndị ndoro-ndoro ochichi nke na-emewanye nkà ha ma na-ejigide ihe ọmụma ha maka teknụzụ ndị a dị oke ọnụ nwere ike ịchọta ohere ọrụ dịgasị iche iche na ụgwọ ọrụ mara mma.
Ị nwere ike ịmalite na ajụjụ ọnụ ndị ahụ ugbu a na ị ghọtara nke ọma ka ị ga-esi zaghachi ajụjụ ụfọdụ ajụjụ ajụjụ ọnụ mmụta miri emi a na-achọkarị. Mee nzọụkwụ ọzọ dabere n'ebumnobi gị.
Gaa na Hashdork Usoro ajụjụ ọnụ iji kwadebe maka ajụjụ ọnụ.
Nkume a-aza