Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
- 1. Bi rastî Fêrbûna Kûr çi ye?
- 2. Fêrbûna Kûr ji Fêrbûna Makîneyê çi cûda dike?
- 3. Têgihiştinên we yên niha ji torên neuralî çi ne?
- 4. Bi rastî perceptron çi ye?
- 5. Bi rastî tora neuralî ya kûr çi ye?
- 6. Bi rastî Perceptronek Pirrengî (MLP) Çi ye?
- 7. Fonksiyonên aktîvkirinê di tora neuralî de çi armancê dilîzin?
- 8. Bi rastî Daketina Gradient Çi ye?
- 9. Bi rastî fonksiyona lêçûn çi ye?
- 10. Çawa şebekeyên kûr dikarin ji şebekeyên nemir derbikevin?
- 11. Pêşveçûna belavbûnê diyar bike.
- 12. Paşpropagasyon çi ye?
- 13. Di çarçeweya hînbûna kûr de, hûn çawa kêşana gradientê têdigihîjin?
- 14. Fonksiyonên Softmax û ReLU Çi ne?
- 15. Ma modelek tora neuralî dikare bi hemî giraniyên 0 ve were perwerde kirin?
- 16. Serdemekê ji hev û dubarekirinê çi cuda dike?
- 17. Normalîzasyona Batch û Dropout Çi ne?
- 18. Çi Descent Gradient Stochastic ji Batch Gradient Descent veqetîne?
- 19. Çima muhîm e ku meriv ne-xêzikan di torên neuralî de bihewîne?
- 20. Di hînbûna kûr de tensor çi ye?
- 21. Hûn ê çawa fonksiyona çalakkirinê ji bo modela fêrbûna kûr hilbijêrin?
- 22. Mebesta te ji CNN çi ye?
- 23. Gelek qatên CNN çi ne?
- 24. Bandorên zêde-kêmkirinê çi ne, û hûn çawa dikarin ji wan dûr bikevin?
- 25. Di fêrbûna kûr de, RNN çi ye?
- 26. Adem Optimizer rave bike
- 27. Otoenkoderên kûr: ew çi ne?
- 28. Tensor di Tensorflow de tê çi wateyê?
- 29. Ravekirina grafikek hesabker
- 30. Torên dijberî yên hilberîner (GAN): ew çi ne?
- 31. Gava ku hûn mîmariyê sêwiran dikin, hûn ê çawa hejmara noyron û qatên veşartî hilbijêrin ku tev li tora neuralî bibin?
- 32. Çi cureyên torên neuralî ji hêla fêrbûna xurtkirina kûr ve têne xebitandin?
- Xelasî
Fêrbûna kûr ne ramanek nû ye. Torên neuralî yên çêkirî wekî bingeha yekane ya binkoma fêrbûna makîneyê ku wekî fêrbûna kûr tê zanîn xizmet dikin.
Fêrbûna kûr mîmîka mêjiyê mirovan e, bi qasî ku torên neuralî ne, ji ber ku ew ji bo teqlîda mêjiyê mirovan hatine afirandin.
Demek ev heye. Van rojan, her kes li ser wê diaxive ji ber ku em hema hema bi qasî niha xwedî hêz û daneya pêvajoyê ne.
Di van 20 salên çûyî de, fêrbûna kûr û fêrbûna makîneyê di encama mezinbûna berbiçav a kapasîteya pêvajoyê de derketiye holê.
Ji bo ku ji we re bibe alîkar ku hûn ji bo her lêpirsînên ku hûn dikarin rû bi rû bigerin dema ku li karê xewna xwe digerin amade bibin, ev post dê we di nav çend pirsên hevpeyivînê yên fêrbûna kûr de rêber bike, ji sade heya tevlihev.
1. Bi rastî Fêrbûna Kûr çi ye?
Ger hûn beşdarî a hînbûna kûr hevpeyvîn, hûn bê guman fêm dikin ka fêrbûna kûr çi ye. Lêbelê, hevpeyivîn li bendê ye ku hûn di bersiva vê pirsê de bersivek berfireh ligel nîgarek bidin.
Ji bo ku perwerde bikin torên neural ji bo fêrbûna kûr, pêdivî ye ku mîqdarên girîng daneyên organîze an nesazkirî werin bikar anîn. Ji bo dîtina qalib û taybetmendiyên veşartî, ew prosedurên tevlihev dike (mînak, cûdakirina wêneya pisîkê ji ya kûçikê).
2. Fêrbûna Kûr ji Fêrbûna Makîneyê çi cûda dike?
Wekî şaxek îstîxbarata sûnî ku wekî fêrbûna makîneyê tê zanîn, em komputeran bi karanîna daneyan û teknîkên statîstîkî û algorîtmîkî perwerde dikin da ku ew bi demê re çêtir bibin.
Wek aliyekî ji fêrbûna makîneyê, fêrbûna kûr mîmariya tora neuralî ku di mêjiyê mirovan de tê dîtin teqlîd dike.
3. Têgihiştinên we yên niha ji torên neuralî çi ne?
Pergalên çêkirî yên ku wekî torên neuralî têne zanîn, ji nêz ve dişibin torên neuralî yên organîk ên ku di laşê mirovan de têne dîtin.
Bikaranîna teknîkek ku dişibe çawa mejiyê mirov fonksiyonan, torgilokek neuralî berhevokek algorîtmayan e ku armanc dike ku têkiliyên bingehîn di perçeyek daneyê de nas bike.
Van pergal zanyariyên taybetî yên peywirê bi danasîna xwe li ber rêzek danehev û mînakan digirin, ne ku bi şopandina qaîdeyên taybetî yên peywirê.
Fikir ev e ku li şûna ku meriv têgihîştinek pêş-bernamekirî ya van danehevan hebe, pergal fêrî cûdakirina taybetmendiyên ji daneyên ku têne xwarin dibe.
Sê qatên torê yên ku bi gelemperî di Tora Neuralî de têne bikar anîn wiha ne:
- layer Input
- Qatek veşartî
- Tebeqeya derketinê
4. Bi rastî perceptron çi ye?
Nerona biyolojîk a ku di mejiyê mirovan de tê dîtin bi perceptronê re tê berhev kirin. Gelek têketin ji hêla perceptronê ve têne wergirtin, ku paşê gelek veguherîn û fonksiyonan pêk tîne û hilberek çêdike.
Modelek xêzikî ya ku jê re perceptron tê gotin di dabeşkirina binaryê de tê bikar anîn. Ew neuronek bi cûrbecûr ketinan, her yek bi giraniyek cûda, simul dike.
Neron fonksiyonek bi karanîna van têketinên giran dihesibîne û encaman derdixe.
5. Bi rastî tora neuralî ya kûr çi ye?
Tora neuralî ya kûr torgilokek neuralî ya çêkirî (ANN) ye ku bi çend qatan di navbera qatên ketin û derketinê (DNN) de ye.
Tora neuralî ya kûr torên neuralî yên mîmariya kûr in. Peyva "kûr" fonksiyonên bi gelek ast û yekeyên di yek qatek de vedibêje. Modelên rasttir dikarin bi lê zêdekirina qatên pirtir û mezintir werin afirandin da ku astên mezin ên nimûneyan bigirin.
6. Bi rastî Perceptronek Pirrengî (MLP) Çi ye?
Qatên ketin, veşartî û derketinê di MLP-an de hene, mîna di torên neuralî de. Ew bi heman rengî bi perceptronek yek-qat bi yek an çend qatên veşartî ve hatî çêkirin.
Hilberîna binar a perceptronek yek qat tenê dikare çînên veqetandî yên xêzkirî (0,1) kategorîze bike, lê MLP dikare çînên nehêlî dabeş bike.
7. Fonksiyonên aktîvkirinê di tora neuralî de çi armancê dilîzin?
Fonksiyonek çalakkirinê diyar dike ka neuronek divê di asta herî bingehîn de çalak bibe an na. Her fonksiyonek aktîfkirinê dikare berhevoka giran a têketinan plus bias wekî têketinê qebûl bike. Fonksiyonên çalakkirinê fonksiyona gavê, Sigmoid, ReLU, Tanh, û Softmax vedigire.
8. Bi rastî Daketina Gradient Çi ye?
Nêzîkatiya çêtirîn ji bo kêmkirina fonksiyonek lêçûn an xeletiyek dakêşana gradientê ye. Armanc dîtina mînîmaya herêmî-global a fonksiyonê ye. Ev rêça ku divê model bişopîne diyar dike da ku xeletiyê kêm bike.
9. Bi rastî fonksiyona lêçûn çi ye?
Fonksiyona lêçûn metrîkek e ku binirxîne ka modela we çiqasî baş pêk tîne; carinan wekî "windabûn" an "çewtî" tê zanîn. Di dema belavbûna paşverû de, ew ji bo hesabkirina xeletiya qata derketinê tê bikar anîn.
Em wê nerastiyê bikar tînin da ku pêvajoyên perwerdehiya tora neuralî bi paşvexistina wê di nav tora neuralî de pêş bixin.
10. Çawa şebekeyên kûr dikarin ji şebekeyên nemir derbikevin?
Qatên veşartî ji bilî qatên ketin û derketinê li torên neuralî têne zêdekirin. Di navbera qatên ketin û derketinê de, torgilokên neuralî yên hûrik qatek veşartî bi kar tînin, lê torên neuralî yên kûr gelek astê bikar tînin.
Ji bo ku bikaribe di her fonksiyonê de cîh bigire, torgilokek hûrik çend parametreyan hewce dike. Tora kûr dikare bi hejmareke piçûktir jî fonksiyonan çêtir bicîh bîne ji ber ku ew çend qat dihewîne.
Naha torên kûr têne tercîh kirin ji ber ku pirrengiya wan di xebata bi her celeb modela daneyê re, çi ji bo axaftinê an jî naskirina wêneyê be.
11. Pêşveçûna belavbûnê diyar bike.
Di pêvajoyek ku wekî belavkirina şandinê tê zanîn, ketin bi hev re bi giranan ji qata veşartî re têne şandin.
Beriya ku pêvajo derbasî qata jêrîn bibe, hilberîna fonksiyona çalakkirinê di her qatek veşartî de tê hesibandin.
Pêvajo ji qata têketinê dest pê dike û berbi qata encam a dawîn ve pêşve diçe, bi vî rengî navê belavbûna pêşde diçe.
12. Paşpropagasyon çi ye?
Dema ku giranî û biaş di tora neuralî de têne sererast kirin, paşnavber tê bikar anîn da ku fonksiyona lêçûn kêm bike bi yekem çavdêriya ka nirx çawa diguhezîne.
Fêmkirina gradientê li her qatek veşartî hesabkirina vê guherînê hêsan dike.
Pêvajoya ku wekî paşnavber tê zanîn, ji qata derketinê dest pê dike û ber bi qatên têketinê ve ber bi paş ve diçe.
13. Di çarçeweya hînbûna kûr de, hûn çawa kêşana gradientê têdigihîjin?
Gradient Clipping rêbazek e ji bo çareserkirina pirsgirêka teqandina gradientên ku di dema paşveberdanê de çêdibin (rewşek ku tê de gradientên nerast ên girîng bi demê re kom dibin, di dema perwerdehiyê de rê li ber verastkirinên girîng di giraniyên modela tora neuralî de vedike).
Teqandina gradientan pirsgirêkek e ku dema ku gradient di dema perwerdehiyê de pir mezin dibin derdikeve holê, û modelê bêîstiqrar dike. Ger gradient ji rêza bendewar derbas bûbe, nirxên gradientê hêman-bi-hêman berbi nirxek herî kêm an herî zêde ya ji berê ve hatî destnîşan kirin têne avêtin.
Clipping gradient aramiya hejmarî ya tora neuralî di dema perwerdehiyê de zêde dike, lê ew bandorek hindiktirîn li ser performansa modelê heye.
14. Fonksiyonên Softmax û ReLU Çi ne?
Fonksiyonek aktîvkirinê ya bi navê Softmax di navbera 0 û 1-ê de hilberek çêdike. Her derketinek weha tê dabeş kirin ku berhevoka hemî derkan yek be. Ji bo qatên derketinê, Softmax bi gelemperî tê bikar anîn.
Yekîneya Rêzika Rastkirî, ku carinan wekî ReLU tê zanîn, fonksiyona çalakkirinê ya herî zêde tê bikar anîn. Ger X erênî be, ew X derdixe, ya din ew sifir derdixe. ReLU bi rêkûpêk li ser qatên veşartî tê sepandin.
15. Ma modelek tora neuralî dikare bi hemî giraniyên 0 ve were perwerde kirin?
Tora neuralî dê çu carî fêr nebe ku karek diyarkirî biqedîne, ji ber vê yekê ne gengaz e ku meriv modelek bi destpêkirina hemî giranan li 0-ê perwerde bike.
Heger hemî giranî bi sifirê werin destpêkirin dê ji bo her giraniyek di W [1] de wekî hev bimînin, ku ev ê bibe encamê ku neuron heman taybetmendiyan bi dûbare fêr bibin.
Ne tenê destpêkirina giranan li 0-ê, lê ji her şêweyek domdar re dibe ku bibe encamek jêrîn.
16. Serdemekê ji hev û dubarekirinê çi cuda dike?
Cûda cûrbecûr yên hilberandina daneyên danûstendinê û teknîkên daketina gradientê tevhev, dubarekirin û serdemê vedihewîne. Epoch yek carî bi tevnek neuralî ya bi danûstendinek tam, hem pêş û hem jî paş ve vedihewîne.
Ji bo ku encamên pêbawer peyda bikin, databas bi gelemperî çend caran derbas dibe ji ber ku ew pir mezin e ku di yek ceribandinê de derbas bibe.
Ev pratîka dubarekirina jimareyek piçûk a daneyê bi navgîniya tora neuralî ve wekî dubarekirinê tê binav kirin. Ji bo garantîkirina ku berhevoka daneyê bi serfirazî di nav torên neuralî de derbas dibe, ew dikare li çend beşan an binekoman were dabeş kirin, ku wekî batching tê zanîn.
Bi mezinahiya berhevkirina daneyan ve girêdayî, her sê rêbaz - serdem, dubarekirin, û mezinahiya hevîrê- bi bingehîn awayên karanîna algorîtmaya daketina gradient.
17. Normalîzasyona Batch û Dropout Çi ne?
Dropout bi rakirina bêserûber hem yekeyên torê yên xuya û hem jî yên veşartî (bi gelemperî ji sedî 20 girêkan davêje) pêşî li zêdekirina daneyan digire. Ew ji bo ku torê li hev bicive, hejmara dubareyên ku hewce dike duqat dike.
Bi normalîzekirina danûstendinên di her qatê de ji bo ku çalakkirina hilberîna navînî ya sifir û veqetînek standard a yek hebe, normalîzekirina hevîrê stratejiyek e ku performans û aramiya torên neuralî zêde dike.
18. Çi Descent Gradient Stochastic ji Batch Gradient Descent veqetîne?
Daketina Gradienta Komê:
- Tevahiya daneheva ji bo avakirina gradient ji bo gradient hevîrê tê bikaranîn.
- Rêjeya pir mezin a daneyan û giraniyên hêdî-hêdî nûvekirina hevgirtinê dijwar dike.
Daketina Gradient Stochastic:
- Pîvana stokastîk nimûneyek yekane bikar tîne da ku gradientê hesab bike.
- Ji ber guheztina giraniya pir caran, ew ji gradienta hevîrê pir zûtir digihîje hev.
19. Çima muhîm e ku meriv ne-xêzikan di torên neuralî de bihewîne?
Çiqas qat hebin jî, toreke neuralî dê di nebûna ne-xêzikan de mîna perceptronekê tevbigere, ku derhaneyê bi xêzikî ve girêdayî têketinê bike.
Wekî din, torgilokek neuralî ya bi n qat û m yekîneyên veşartî û fonksiyonên aktîvkirina xêzikî bi torgilokek neuralî ya xêzkirî re bê qatên veşartî û bi şiyana ku bi tenê sînorên veqetandina xêzikî tesbît dike wekhev e.
Bêyî ne-xêzikan, torgilokek neuralî nekare pirsgirêkên tevlihev çareser bike û bi awakî rast ketina kategorîze bike.
20. Di hînbûna kûr de tensor çi ye?
Rêzikek piralî ku wekî tensor tê zanîn wekî gelemperîkirina matrican û vektoran kar dike. Ew ji bo fêrbûna kûr avahiyek daneya girîng e. Rêzikên N-dimensîyonel ên celebên daneya bingehîn ji bo temsîlkirina tensoran têne bikar anîn.
Her pêkhateya tensorê xwedî heman celebê daneyê ye, û ev celeb daneyê her dem tê zanîn. Mimkun e ku tenê perçeyek ji şeklê - ango çend pîvan hene û her yek çiqas mezin e - were zanîn.
Di rewşên ku têketin jî bi tevahî têne zanîn, piraniya operasyonan tensorên bi tevahî naskirî çêdikin; di rewşên din de, forma tensorê tenê di dema pêkanîna grafê de dikare were saz kirin.
21. Hûn ê çawa fonksiyona çalakkirinê ji bo modela fêrbûna kûr hilbijêrin?
- Heke ku encama ku divê were pêşbînîkirin rast be, karanîna fonksiyonek çalakkirina xêzek maqûl e.
- Pêdivî ye ku fonksiyonek Sigmoîd were bikar anîn ger ku derana ku divê were pêşbînîkirin îhtîmalek çîna binary be.
- Fonksiyonek Tanh dikare were bikar anîn heke hilberîna pêşnumakirî du dabeşan pêk bîne.
- Ji ber hêsaniya wê ya hesabkirinê, fonksiyona ReLU di gelek rewşan de tê sepandin.
22. Mebesta te ji CNN çi ye?
Torên neuralî yên kûr ên ku di nirxandina dîmenên dîtbarî de pispor in, torên neuralî yên hevgirtî (CNN, an ConvNet) hene. Li vir, ji bilî torên neuralî yên ku vektor têketinê temsîl dike, têketin wêneyek pir-kanal e.
Perceptronên pirrengî bi rengekî taybetî ji hêla CNN-an ve têne bikar anîn ku pêdivî bi pêş-processing pir hindik heye.
23. Gelek qatên CNN çi ne?
Tebeqeya Tevlihevî: Tebeqeya sereke, qata konvolutional e, ku xwedan cûrbecûr fîlterên fêrbûyî û zeviyek wergir e. Ev qata destpêkê daneyên têketinê digire û taybetmendiyên wê derdixe.
ReLU Layer: Bi çêkirina toran ne-xêzik, ev qat pîxelên neyînî vediguherîne sifir.
Tebeqeya hevgirtinê: Bi kêmkirina mîhengên pêvajoyî û torê, qata hevgirtinê hêdî hêdî mezinahiya cîhê ya temsîlê kêm dike. Max pooling rêbaza ku herî zêde tê bikar anîn e.
24. Bandorên zêde-kêmkirinê çi ne, û hûn çawa dikarin ji wan dûr bikevin?
Dema ku modelek hûrgulî û dengê di daneyên perwerdehiyê de fêr bibe ev yek wekî zêde tê zanîn dema ku ew bandorek neyînî li ser karanîna modela daneyên nû dike.
Ihtimalek mezin e ku bi modelên nehêlî yên ku di dema fêrbûna fonksiyonek armancê de adaptetir in çêbibe. Modelek dikare were perwerde kirin ku otomobîl û kamyonan teşhîs bike, lê dibe ku ew tenê karibe wesayîtan bi forma qutiyek taybetî nas bike.
Ji ber ku ew tenê li ser yek celeb kamyonek hate perwerde kirin, dibe ku ew nikaribe kamyonek nivînan bibîne. Li ser daneyên perwerdehiyê, modela baş dixebite, lê ne di cîhana rastîn de.
Modelek kêm-sazkirî tê wê yekê ku bi têra xwe li ser daneyan nehatiye perwerde kirin an jî nikare agahdariya nû giştî bike. Ev pir caran dema ku modelek bi daneyên kêm an nerast têne perwerde kirin pêk tê.
Rastbûn û performansa her du jî ji hêla kêmbûnê ve têne tawîz kirin.
Nimûnekirina daneyan ji bo texmînkirina rastbûna modelê (K-qat-qatkirina xaçerê) û karanîna danehevek pejirandinê ji bo nirxandina modelê du rê ne ku meriv ji zêdebûn û kêmasibbûnê dûr bixe.
25. Di fêrbûna kûr de, RNN çi ye?
Torên neuralî yên dubare (RNN), celebek hevpar a torên neuralî yên çêkirî, bi kurteya RNN derbas dibin. Ew di nav tiştên din de ji bo pêvajoya genom, destnivîs, nivîs, û rêzikên daneyê têne xebitandin. Ji bo perwerdehiya pêwîst, RNN paşveberdanê bikar tînin.
26. Adem Optimizer rave bike
Optimîzatorê Adam, ku wekî leza adaptive jî tê zanîn, teknolojiyek xweşbîniyê ye ku ji bo rêgirtina rewşên dengbêj ên bi gradientên hindik ve hatî pêşve xistin.
Digel peydakirina nûvekirinên per-parameterê ji bo hevahengiya zûtir, optimîzatorê Adam hevahengiyê bi lezê zêde dike, dabîn dike ku modelek di xala saddle de nemîne.
27. Otoenkoderên kûr: ew çi ne?
Deep autoencoder navê kolektîf e ji bo du torên baweriyê yên kûr ên sîmetrîk ku bi gelemperî çar an pênc qatên hûrik ji bo nîvê kodkirina torê û komek din a çar an pênc qatan ji bo nîvê deşîfrekirinê vedihewîne.
Van qatan bingeha torên baweriya kûr pêk tînin û ji hêla makîneyên Boltzmann ve têne asteng kirin. Piştî her RBM-ê, otokoderek kûr guheztinên binary li ser databasa MNIST-ê bicîh tîne.
Ew dikarin di danehevên din de jî werin bikar anîn ku veguherînên rastkirî yên Gaussian dê li ser RBM bêne tercîh kirin.
28. Tensor di Tensorflow de tê çi wateyê?
Ev pirsek din a hevpeyivîna fêrbûna kûr e ku bi rêkûpêk tê pirsîn. Tensor têgehek matematîkî ye ku wekî rêzikên behrê bilind tê xuyang kirin.
Tensor ev rêzikên daneyê ne ku wekî têketinê ji tora neuralî re têne peyda kirin û xwedan pîvan û rêzikên cihêreng in.
29. Ravekirina grafikek hesabker
Bingeha TensorFlow avakirina grafikek hesabker e. Her girêk di tevnek girêkan de tevdigere, li wir girêk ji bo operasyonên matematîkî û kevî ji bo tensoran radiwestin.
Ew carinan wekî "Grafek DaneFlow" tête binav kirin ji ber ku dane di şiklê grafekê de diherike.
30. Torên dijberî yên hilberîner (GAN): ew çi ne?
Di Fêrbûna Kûr de, modela hilberîner bi karanîna torên dijber ên hilberîner pêk tê. Ew karekî bêserûber e ku encam bi destnîşankirina qalibên di daneya têketinê de tê hilberandin.
Cudakar ji bo kategorîzekirina mînakên ku ji hêla jeneratorê ve têne hilberandin têne bikar anîn, lê jenerator ji bo hilberîna mînakên nû têne bikar anîn.
31. Gava ku hûn mîmariyê sêwiran dikin, hûn ê çawa hejmara noyron û qatên veşartî hilbijêrin ku tev li tora neuralî bibin?
Ji ber dijwariyek karsaziyê, hejmara rastîn a neuron û qatên veşartî yên ku ji bo avakirina mîmariya tora neuralî hewce ne ji hêla qaîdeyên hişk û bilez ve nayê destnîşankirin.
Di torgilokek neuralî de, mezinahiya qata veşartî divê li deverek di nîvê mezinahiya qatên ketin û derketinê de bikeve.
Destpêkek li ser afirandina sêwirana tora neuralî dikare bi çend awayên rasterast were bidestxistin, her çend:
Destpêkirina bi hin ceribandinên birêkûpêk ên bingehîn ji bo dîtina ka dê ji bo her databasek taybetî ya ku li ser bingeha ezmûna berê ya bi torên neuralî re di mîhengên cîhana rastîn de çêtirîn çêtirîn pêk bîne, awayê çêtirîn e ku meriv bi her dijwariya modela pêşbîniya cîhana rastîn a bêhempa re mijûl bibe.
Veavakirina torê dikare li ser bingeha zanîna yek ji qada pirsgirêkê û ezmûna tora neuralî ya berê were hilbijartin. Dema ku sazkirina torgilokek neuralî dinirxîne, hejmara qat û neuronên ku li ser pirsgirêkên têkildar têne bikar anîn cîhek baş e ku meriv dest pê bike.
Pêdivî ye ku tevliheviya tora neuralî hêdî hêdî li ser bingeha encam û rastbûna pêşbînkirî were zêde kirin, bi sêwirana tora neuralî ya hêsan dest pê bike.
32. Çi cureyên torên neuralî ji hêla fêrbûna xurtkirina kûr ve têne xebitandin?
- Di paradîgmayek fêrbûna makîneyê de ku jê re fêrbûna hêzdarkirinê tê gotin, model tevdigere da ku ramana xelata kumulatîf zêde bike, mîna tiştên zindî.
- Lîstok û wesayîtên xwe-ajotinê her du jî wekî pirsgirêkên tevlihev têne binav kirin hînbûna hînkirinê.
- Ger pirsgirêka ku tê temsîl kirin lîstikek be, ekran wekî têketinê tê bikar anîn. Ji bo ku ji bo qonaxên pêş de encamek hilberîne, algorîtma pîxelan wekî têketinê digire û wan bi gelek qatên torên neuralî yên hevgirtî re pêvajoyê dike.
- Encamên kiryarên modelê, yên xweş an xirab, wekî hêzdarkirinê tevdigerin.
Xelasî
Fêrbûna Kûr bi salan, bi serîlêdanên hema hema li her qada pîşesaziyê, populerbûna xwe zêde kiriye.
Pargîdanî her ku diçe li pisporên jêhatî digerin ku dikarin modelên ku tevgera mirovî bi karanîna fêrbûna kûr û nêzîkatiyên fêrbûna makîneyê dubare dikin sêwirînin.
Namzetên ku şarezatiya xwe zêde dikin û zanîna xwe ya van teknolojiyên pêşkeftî diparêzin dikarin bi berdêlek balkêş gelek derfetên xebatê bibînin.
Naha hûn dikarin bi hevpeyivînan dest pê bikin ku hûn têgihîştinek xurt heye ka meriv çawa bersivê dide hin pirsên hevpeyivîna fêrbûna kûr a ku herî pir têne xwestin. Li gorî armancên xwe gavê din bavêjin.
Serdana Hashdork's bikin Hevpeyvîn Series ji bo hevpeyvînan amade bikin.
Leave a Reply