Bab lan Paragraf[Singidaken][Tampilake]
- 1. Apa sejatine Deep Learning?
- 2. Apa sing mbedakake Deep Learning saka Machine Learning?
- 3. Apa pangerten sampeyan saiki babagan jaringan saraf?
- 4. Apa sejatine perceptron?
- 5. Apa sejatine jaringan syaraf jero?
- 6. Apa Persis Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Apa tujuane fungsi aktivasi ing jaringan saraf?
- 8. Apa Persis Gradient Descent?
- 9. Apa Persis Fungsi Biaya?
- 10. Kepiye jaringan jero bisa ngluwihi jaringan sing cethek?
- 11. Nerangake propagasi maju.
- 12. Apa sing diarani backpropagation?
- 13. Ing konteks sinau sing jero, kepiye carane sampeyan ngerti clipping gradien?
- 14. Apa Fungsi Softmax lan ReLU?
- 15. Bisa model jaringan syaraf dilatih karo kabeh bobot disetel kanggo 0?
- 16. Apa sing mbedakake jaman karo kumpulan lan iterasi?
- 17. Apa Itu Normalisasi Batch lan Putus?
- 18. Apa sing misahake Stochastic Gradient Descent saka Batch Gradient Descent?
- 19. Yagene penting kanggo nyakup non-linearitas ing jaringan saraf?
- 20. Apa tensor ing sinau jero?
- 21. Kepiye sampeyan milih fungsi aktivasi kanggo model sinau jero?
- 22. Apa tegese CNN?
- 23. Apa akeh lapisan CNN?
- 24. Apa akibat saka over-fitting, lan piyé carané nyingkiri?
- 25. Ing sinau jero, apa RNN?
- 26. Nggambarake Adam Optimizer
- 27. Autoencoders jero: apa iku?
- 28. Apa Tegese Tensor ing Tensorflow?
- 29. Panjelasan saka grafik komputasi
- 30. Generative adversarial networks (GAN): apa iku?
- 31. Kepiye carane sampeyan milih jumlah neuron lan lapisan sing didhelikake kanggo kalebu ing jaringan saraf nalika sampeyan ngrancang arsitektur?
- 32. Apa jinis jaringan syaraf sing digunakake kanggo sinau penguatan jero?
- kesimpulan
Sinau jero dudu ide anyar. Jaringan syaraf tiruan dadi siji-sijine dhasar saka subset machine learning sing dikenal minangka deep learning.
Learning jero minangka mimic otak manungsa, kaya jaringan saraf, amarga digawe kanggo niru otak manungsa.
Wis sawetara wektu iki. Saiki, kabeh wong ngomong babagan iki amarga kita ora duwe daya pangolahan utawa data sing meh padha kaya saiki.
Swara 20 taun kepungkur, sinau jero lan sinau mesin wis muncul minangka asil saka mundhak dramatis ing kapasitas pangolahan.
Kanggo mbantu sampeyan nyiapake pitakon apa wae sing bisa ditindakake nalika nggoleki proyek impen sampeyan, kiriman iki bakal nuntun sampeyan liwat sawetara pitakonan wawancara sinau sing jero, saka sing prasaja nganti rumit.
1. Apa sejatine Deep Learning?
Yen sampeyan melu a sinau jero wawancara, sampeyan mesthi ngerti apa sinau jero. Pewawancara, Nanging, ngarepake sampeyan menehi respon sing rinci bebarengan karo ilustrasi kanggo nanggepi pitakonan iki.
Kanggo nglatih jaringan saraf kanggo sinau jero, jumlah data sing teratur utawa ora terstruktur kudu digunakake. Kanggo nemokake pola lan ciri sing didhelikake, nindakake prosedur sing rumit (umpamane, mbedakake gambar kucing saka asu).
2. Apa sing mbedakake Deep Learning saka Machine Learning?
Minangka cabang saka intelijen buatan sing dikenal minangka machine learning, kita nglatih komputer nggunakake data lan teknik statistik lan algoritma supaya saya suwe saya suwe.
Minangka aspek saka learning machine, sinau jero niru arsitektur jaringan saraf sing katon ing otak manungsa.
3. Apa pangerten sampeyan saiki babagan jaringan saraf?
Sistem buatan sing dikenal minangka jaringan saraf meh padha karo jaringan saraf organik sing ditemokake ing awak manungsa kanthi rapet.
Nggunakake teknik sing meh podho carane otak manungsa fungsi, jaringan syaraf minangka kumpulan algoritma sing tujuane kanggo ngenali korélasi dhasar ing potongan data.
Sistem iki entuk kawruh khusus tugas kanthi mbukak sawetara set data lan conto, tinimbang ngetutake aturan khusus tugas.
Ide kasebut yaiku tinimbang duwe pangerten sing wis diprogram babagan set data kasebut, sistem kasebut sinau karakteristik sing mbedakake saka data sing diwenehake.
Telung lapisan jaringan sing paling umum digunakake ing Jaringan Syaraf yaiku:
- Lapisan input
- Lapisan sing didhelikake
- Lapisan output
4. Apa sejatine perceptron?
Neuron biologi sing ditemokake ing otak manungsa bisa dibandhingake karo perceptron. Akeh input ditampa dening perceptron, sing banjur nindakake akeh transformasi lan fungsi lan ngasilake output.
Model linear sing disebut perceptron digunakake ing klasifikasi biner. Iku simulates neuron karo macem-macem input, saben bobot beda.
Neuron ngetung fungsi nggunakake input bobot lan ngasilake asil.
5. Apa sejatine jaringan syaraf jero?
Jaringan syaraf jero yaiku jaringan syaraf tiruan (ANN) kanthi sawetara lapisan ing antarane lapisan input lan output (DNN).
Jaringan syaraf jero yaiku jaringan syaraf arsitektur jero. Tembung "jero" nuduhake fungsi kanthi akeh tingkat lan unit ing siji lapisan. Model sing luwih akurat bisa digawe kanthi nambahake lapisan sing luwih gedhe kanggo njupuk pola sing luwih gedhe.
6. Apa Persis Multilayer Perceptron (MLP)?
Lapisan input, didhelikake, lan output ana ing MLP, kaya ing jaringan saraf. Iki dibangun kanthi cara sing padha karo perceptron siji-lapisan kanthi siji utawa luwih lapisan sing didhelikake.
Output biner saka perceptron lapisan siji mung bisa nggolongake kelas sing bisa dipisahake linier (0,1), dene MLP bisa nggolongake kelas nonlinier.
7. Apa tujuane fungsi aktivasi ing jaringan saraf?
Fungsi aktivasi nemtokake manawa neuron kudu diaktifake ing tingkat paling dhasar. Sembarang fungsi aktivasi bisa nampa jumlah bobot saka input ditambah bias minangka input. Fungsi aktivasi kalebu fungsi langkah, Sigmoid, ReLU, Tanh, lan Softmax.
8. Apa Persis Gradient Descent?
Pendekatan paling apik kanggo nyilikake fungsi biaya utawa kesalahan yaiku keturunan gradien. Nemokake minima lokal-global fungsi minangka tujuane. Iki nemtokake dalan model kudu tindakake kanggo nyilikake kesalahan.
9. Apa Persis Fungsi Biaya?
Fungsi biaya minangka metrik kanggo netepake kinerja model sampeyan; kadhangkala dikenal minangka "mundhut" utawa "kesalahan." Sajrone backpropagation, digunakake kanggo ngetung kesalahan lapisan output.
Kita ngeksploitasi ketidaktepatan kasebut kanggo nglanjutake proses pelatihan jaringan saraf kanthi nyurung maneh liwat jaringan saraf.
10. Kepiye jaringan jero bisa ngluwihi jaringan sing cethek?
Lapisan sing didhelikake ditambahake menyang jaringan saraf saliyane lapisan input lan output. Antarane lapisan input lan output, jaringan syaraf cethek nggunakake lapisan tunggal sing didhelikake, dene jaringan syaraf jero nggunakake akeh level.
Jaringan cethek mbutuhake sawetara parameter supaya bisa cocog karo fungsi apa wae. Jaringan jero bisa cocog karo fungsi sing luwih apik sanajan sawetara paramèter amarga kalebu sawetara lapisan.
Jaringan jero saiki luwih disenengi amarga fleksibilitas ing nggarap jinis modeling data apa wae, manawa kanggo pangenalan wicara utawa gambar.
11. Nerangake propagasi maju.
Input dikirim bebarengan karo bobot menyang lapisan sing dikubur ing proses sing dikenal minangka panyebaran maju.
Output fungsi aktivasi diitung ing saben lapisan sing dikubur sadurunge proses bisa diterusake menyang lapisan ing ngisor iki.
Proses kasebut diwiwiti ing lapisan input lan maju menyang lapisan output sing paling dhuwur, saéngga jeneng panyebaran maju.
12. Apa sing diarani backpropagation?
Nalika bobot lan bias diatur ing jaringan syaraf, backpropagation digunakake kanggo nyuda fungsi biaya kanthi mirsani carane owah-owahan regane.
Ngerteni kecerunan ing saben lapisan sing didhelikake nggawe ngitung owah-owahan iki gampang.
Proses kasebut, dikenal minangka backpropagation, diwiwiti ing lapisan output lan mundur menyang lapisan input.
13. Ing konteks sinau sing jero, kepiye carane sampeyan ngerti clipping gradien?
Gradient Clipping minangka cara kanggo ngrampungake masalah gradien sing njeblug sing muncul sajrone backpropagation (kondisi ing ngendi gradien sing ora bener bisa diklumpukake sajrone wektu, nyebabake pangaturan sing signifikan kanggo bobot model jaringan saraf sajrone latihan).
Gradien jeblugan minangka masalah sing muncul nalika kecerunan dadi gedhe banget sajrone latihan, nggawe model ora stabil. Yen gradien wis nyabrang jangkoan samesthine, nilai gradien di-push unsur-by-unsur menyang nilai minimal utawa maksimum sing wis ditemtokake.
Kliping gradien nambah stabilitas numerik saka jaringan saraf sajrone latihan, nanging nduweni pengaruh minimal ing kinerja model.
14. Apa Fungsi Softmax lan ReLU?
Fungsi aktivasi disebut Softmax mrodhuksi output ing sawetara antarane 0 lan 1. Saben output dipérang dadi jumlah kabeh output dadi siji. Kanggo lapisan output, Softmax asring digunakake.
Unit Linear Dibenerake, kadhangkala dikenal minangka ReLU, minangka fungsi aktivasi sing paling akeh digunakake. Yen X positif, bakal ngasilake X, yen ora bakal ngasilake nol. ReLU ditrapake sacara rutin ing lapisan sing dikubur.
15. Bisa model jaringan syaraf dilatih karo kabeh bobot disetel kanggo 0?
Jaringan saraf ora bakal sinau ngrampungake tugas sing diwenehake, mula ora bisa nglatih model kanthi miwiti kabeh bobot dadi 0.
Derivatif bakal tetep padha kanggo saben bobot ing W [1] yen kabeh bobot diinisialisasi dadi nol, sing bakal nyebabake neuron sinau fitur sing padha kanthi iteratif.
Ora mung nginisialisasi bobot dadi 0, nanging ing wangun konstanta apa wae bisa nyebabake asil subpar.
16. Apa sing mbedakake jaman karo kumpulan lan iterasi?
Ana macem-macem bentuk pangolahan dataset lan teknik turunan gradien kalebu batch, iterasi, lan jaman. Epoch melu jaringan saraf sapisan kanthi set data lengkap, maju lan mundur.
Kanggo nyedhiyakake asil sing bisa dipercaya, dataset kasebut kerep dilewati kaping pirang-pirang amarga ukurane gedhe banget kanggo dilewati sajrone nyoba siji.
Praktek iki bola-bali nglakokake data kanthi jumlah cilik liwat jaringan saraf diarani minangka iterasi. Kanggo njamin yen set data kasil ngliwati jaringan saraf, bisa dipérang dadi sawetara kumpulan utawa subset, sing dikenal minangka batching.
Gumantung saka ukuran koleksi data, kabeh telung cara - jaman, iterasi, lan ukuran batch - yaiku cara nggunakake algoritma keturunan gradien.
17. Apa Itu Normalisasi Batch lan Putus?
Dropout nyegah data overfitting kanthi ngilangi unit jaringan sing katon lan didhelikake kanthi acak (biasane nyuda 20 persen saka node). Iki tikel kaping pindho jumlah iterasi sing dibutuhake supaya jaringan bisa gabung.
Kanthi normalake input ing saben lapisan kanggo duwe aktivasi output rata-rata nol lan standar deviasi siji, normalisasi batch minangka strategi kanggo ningkatake kinerja lan stabilitas jaringan saraf.
18. Apa sing misahake Stochastic Gradient Descent saka Batch Gradient Descent?
Batch Gradient Descent:
- Dataset lengkap digunakake kanggo mbangun gradient kanggo gradient batch.
- Jumlah data sing akeh banget lan bobot sing nganyari alon-alon nggawe konvergensi angel.
Penurunan Gradien Stokastik:
- Gradien stokastik nggunakake sampel siji kanggo ngitung gradien.
- Amarga owah-owahan bobot sing luwih kerep, konvergen luwih cepet tinimbang gradien batch.
19. Yagene penting kanggo nyakup non-linearitas ing jaringan saraf?
Ora ketompo carane akeh lapisan ana, jaringan syaraf bakal tumindak kaya perceptron tanpa non-linearities, nggawe output linear gumantung ing input.
Kanthi cara liya, jaringan saraf kanthi n lapisan lan m unit sing didhelikake lan fungsi aktivasi linier padha karo jaringan saraf linier tanpa lapisan sing didhelikake lan kanthi kemampuan kanggo ndeteksi wates pamisahan linier mung.
Tanpa non-linearitas, jaringan saraf ora bisa ngatasi masalah rumit lan kanthi akurat nggolongake input kasebut.
20. Apa tensor ing sinau jero?
Array multidimensi dikenal minangka tensor minangka generalisasi matriks lan vektor. Iki minangka struktur data sing penting kanggo sinau jero. Array N-dimensi saka jinis data dhasar digunakake kanggo makili tensor.
Saben komponèn saka tensor wis jinis data padha, lan jinis data iki tansah dikenal. Bisa uga mung sapérangan wangun—yaiku, pira ukurané lan ukurané siji—sing dingertèni.
Ing kahanan nalika input uga dikenal kanthi lengkap, mayoritas operasi ngasilake tensor sing dikenal; ing kasus liyane, wangun tensor mung bisa ditetepake sak eksekusi graph.
21. Kepiye sampeyan milih fungsi aktivasi kanggo model sinau jero?
- Iku ndadekake pangertèn kanggo nggunakake fungsi aktifitas linear yen asil sing kudu diantisipasi iku nyata.
- Fungsi Sigmoid kudu digunakake yen output sing kudu diramal minangka kemungkinan kelas binar.
- Fungsi Tanh bisa digunakake yen output sing digambarake ngemot rong klasifikasi.
- Amarga gampang ngitung, fungsi ReLU bisa ditrapake ing macem-macem kahanan.
22. Apa tegese CNN?
Jaringan syaraf jero sing khusus kanggo ngevaluasi citra visual kalebu jaringan syaraf konvolusional (CNN, utawa ConvNet). Ing kene, tinimbang ing jaringan saraf ing ngendi vektor nggambarake input, input kasebut minangka gambar multi-saluran.
Perceptrons multilayer digunakake kanthi cara khusus dening CNN sing mbutuhake preprocessing banget.
23. Apa akeh lapisan CNN?
Lapisan Konvolusi: Lapisan utama yaiku lapisan konvolusi, sing nduweni macem-macem saringan sing bisa dipelajari lan lapangan reseptif. Lapisan wiwitan iki njupuk data input lan ngekstrak karakteristike.
Lapisan ReLU: Kanthi nggawe jaringan non-linear, lapisan iki ngowahi piksel negatif dadi nol.
Pooling lapisan: Kanthi nyilikake pangolahan lan setelan jaringan, lapisan pooling mboko sithik minimalake ukuran spasial saka perwakilan. Max pooling minangka metode pooling sing paling akeh digunakake.
24. Apa akibat saka over-fitting, lan piyé carané nyingkiri?
Iki dikenal minangka overfitting nalika model sinau intricacies lan gangguan ing data latihan kanggo titik ngendi iku negatif mengaruhi nggunakake model kang data seger.
Luwih mungkin kedadeyan karo model nonlinear sing luwih gampang adaptasi nalika sinau fungsi gol. Model bisa dilatih kanggo ndeteksi mobil lan truk, nanging mung bisa ngenali kendaraan kanthi wangun kothak tartamtu.
Amarga mung dilatih ing siji jinis truk, bisa uga ora bisa ndeteksi truk flatbed. Ing data latihan, model kasebut bisa dianggo kanthi apik, nanging ora ana ing jagad nyata.
Model sing kurang pas nuduhake model sing ora cukup dilatih babagan data utawa bisa nggeneralisasi informasi anyar. Iki asring kedadeyan nalika model dilatih kanthi data sing ora cukup utawa ora akurat.
Akurasi lan kinerja loro-lorone dikompromi dening underfitting.
Resampling data kanggo ngira akurasi model (K-fold cross-validation) lan nggunakake dataset validasi kanggo netepke model iku rong cara kanggo ngindhari overfitting lan underfitting.
25. Ing sinau jero, apa RNN?
Recurrent neural networks (RNNs), macem-macem umum jaringan syaraf tiruan, nganggo singkatan RNN. Dheweke digunakake kanggo ngolah genom, tulisan tangan, teks, lan urutan data, lan liya-liyane. Kanggo latihan sing dibutuhake, RNN nggunakake backpropagation.
26. Nggambarake Adam Optimizer
Adam Optimizer, uga dikenal minangka momentum adaptif, minangka teknik optimasi sing dikembangake kanggo nangani kahanan rame kanthi gradien sing jarang.
Saliyane nyedhiyakake nganyari saben parameter kanggo konvergensi sing luwih cepet, pangoptimal Adam nambahake konvergensi liwat momentum, supaya model ora kepepet ing titik pelana.
27. Autoencoders jero: apa iku?
Autoencoder jero yaiku jeneng kolektif kanggo rong jaringan kepercayaan jero simetris sing umume kalebu papat utawa lima lapisan cethek kanggo setengah enkoding jaringan lan set liyane saka papat utawa lima lapisan kanggo setengah dekoding.
Lapisan kasebut mbentuk dhasar jaringan kapercayan sing jero lan diwatesi dening mesin Boltzmann. Sawise saben RBM, autoencoder jero ngetrapake owah-owahan binar menyang dataset MNIST.
Padha uga bisa digunakake ing dataset liyane ngendi Gaussian rectified transformasi bakal disenengi saka RBM.
28. Apa Tegese Tensor ing Tensorflow?
Iki minangka pitakonan wawancara sinau jero liyane sing asring ditakoni. Tensor minangka konsep matematika sing digambarake minangka array dimensi sing luwih dhuwur.
Tensors yaiku susunan data sing diwenehake minangka input menyang jaringan saraf lan duwe macem-macem dimensi lan peringkat.
29. Panjelasan saka grafik komputasi
Pondasi TensorFlow yaiku pambangunan grafik komputasi. Saben simpul fungsi ing jaringan simpul, ing ngendi simpul kasebut minangka operasi matematika lan pinggiran kanggo tensor.
Kadhangkala diarani minangka "DataFlow Graph" amarga data mili ing wangun grafik.
30. Generative adversarial networks (GAN): apa iku?
Ing Deep Learning, modeling generatif ditindakake kanthi nggunakake jaringan adversarial generatif. Iku proyek unsupervised ngendi asil diprodhuksi dening ngenali pola ing data input.
Diskriminator digunakake kanggo nggolongake conto sing diasilake generator, dene generator digunakake kanggo ngasilake conto anyar.
31. Kepiye carane sampeyan milih jumlah neuron lan lapisan sing didhelikake kanggo kalebu ing jaringan saraf nalika sampeyan ngrancang arsitektur?
Amarga tantangan bisnis, jumlah neuron sing tepat lan lapisan sing didhelikake sing dibutuhake kanggo mbangun arsitektur jaringan saraf ora bisa ditemtokake dening aturan sing angel lan cepet.
Ing jaringan saraf, ukuran lapisan sing didhelikake kudu ana ing tengah-tengah ukuran lapisan input lan output.
Miwiti nggawe desain jaringan saraf bisa ditindakake kanthi sawetara cara sing gampang, sanajan:
Miwiti karo sawetara tes sistematis dhasar kanggo ndeleng apa sing paling apik kanggo set data tartamtu adhedhasar pengalaman sadurunge karo jaringan saraf ing setelan donya nyata sing padha minangka cara paling apik kanggo ngatasi saben tantangan model prediktif prediktif ing donya nyata.
Konfigurasi jaringan bisa dipilih adhedhasar kawruh babagan domain masalah lan pengalaman jaringan saraf sadurunge. Nalika netepake persiyapan jaringan saraf, jumlah lapisan lan neuron sing digunakake kanggo masalah sing gegandhengan minangka papan sing apik kanggo miwiti.
Kompleksitas jaringan saraf kudu mboko sithik tambah adhedhasar output lan akurasi sing diproyeksikan, diwiwiti kanthi desain jaringan saraf sing sederhana.
32. Apa jinis jaringan syaraf sing digunakake kanggo sinau penguatan jero?
- Ing paradigma machine learning sing diarani reinforcement learning, model kasebut tumindak kanggo nggedhekake gagasan ganjaran kumulatif, kaya sing ditindakake dening makhluk urip.
- Game lan kendharaan nyopir dhewe diterangake minangka masalah learning reinforcement.
- Layar digunakake minangka input yen masalah sing bakal dituduhake minangka game. Kanggo ngasilake output kanggo fase sabanjure, algoritma njupuk piksel minangka input lan ngolah kasebut liwat pirang-pirang lapisan jaringan saraf convolutional.
- Asil tumindak model, apik utawa ala, tumindak minangka penguatan.
kesimpulan
Deep Learning wis dadi populer ing pirang-pirang taun, kanthi aplikasi ing meh kabeh wilayah industri.
Perusahaan saya tambah akeh golek ahli sing kompeten sing bisa ngrancang model sing niru prilaku manungsa nggunakake pendekatan sinau jero lan mesin.
Calon sing nambah katrampilan lan njaga kawruh babagan teknologi canggih iki bisa nemokake macem-macem kesempatan kerja kanthi imbuhan sing menarik.
Sampeyan bisa miwiti wawancara saiki yen sampeyan duwe pemahaman sing kuat babagan cara nanggapi sawetara pitakonan wawancara sinau jero sing paling sering dijaluk. Njupuk langkah sabanjure adhedhasar tujuan sampeyan.
Dolan maring Hashdork Seri Wawancara kanggo nyiapake wawancara.
Ninggalake a Reply