Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
- 1. Deep Learning деген эмне?
- 2. Deep Learning Machine Learningден эмнеси менен айырмаланат?
- 3. Нейрондук тармактар боюнча азыркы түшүнүгүңүз кандай?
- 4. Перцептрон деген эмне?
- 5. Терең нейрондук тармак деген эмне?
- 6. Көп катмарлуу кабылдоочу (MLP) деген эмне?
- 7. Нейрондук тармакта активдештирүү функциялары кандай максатта иштейт?
- 8. Градиенттин түшүүсү деген эмне?
- 9. Чыгым функциясы так кандай?
- 10. Терең тармактар тайыздан кантип ашып түшө алат?
- 11. Алдыга жайылууну сүрөттөп бер.
- 12. Артка таралуу деген эмне?
- 13. Терең үйрөнүү контекстинде градиентти кесүүнү кантип түшүнөсүз?
- 14. Softmax жана ReLU функциялары кандай?
- 15. Нейрондук тармак моделин 0гө коюлган бардык салмактар менен үйрөтсө болобу?
- 16. Доорду партиядан жана итерациядан эмнеси менен айырмалайт?
- 17. Пакетти нормалдаштыруу жана окууну таштоо деген эмне?
- 18. Стохастикалык градиенттин түшүүсүн партия градиентинин түшүүсүнөн эмнеси менен айырмалайт?
- 19. Нейрондук тармактарга сызыктуу эместикти кошуу эмне үчүн маанилүү?
- 20. Терең үйрөнүүдө тензор деген эмне?
- 21. Терең үйрөнүү модели үчүн активдештирүү функциясын кантип тандайт элеңиз?
- 22. CNN деп эмнени түшүнөсүз?
- 23. Көптөгөн CNN катмарлары кандай?
- 24. Ашыкча жана туура эмес колдонуу кандай кесепеттерге алып келет жана алардан кантип сактанууга болот?
- 25. Терең үйрөнүүдө RNN деген эмне?
- 26. Адам Оптимизаторун сүрөттөп бер
- 27. Терең автокодерлор: алар эмнелер?
- 28. Тензор агымындагы тензор эмнени билдирет?
- 29. Эсептөөчү графиктин түшүндүрмөсү
- 30. Генеративдик атаандаштык тармактар (GANs): алар эмнелер?
- 31. Архитектураны долбоорлоодо нейрондук тармакка кошуу үчүн нейрондордун жана жашыруун катмарлардын санын кантип тандайсыз?
- 32. Нейрондук тармактардын кандай түрлөрү тереңдетилген окутууда колдонулат?
- жыйынтыктоо
Терең үйрөнүү жаңы идея эмес. Жасалма нейрон тармактары терең үйрөнүү деп аталган машинаны үйрөнүүнүн бирден-бир негизи катары кызмат кылат.
Нейрондук тармактар сыяктуу, терең үйрөнүү адамдын мээсин туурайт, анткени алар адамдын мээсин туураш үчүн жаратылган.
Бул бир канча убакыттан бери бар. Бул күндөрдө баары бул жөнүндө айтып жатышат, анткени бизде азыркыдай көп иштетүү күчү же маалымат жок.
Акыркы 20 жылдын ичинде кайра иштетүү кубаттуулугунун кескин өсүшүнүн натыйжасында терең үйрөнүү жана машина үйрөнүү пайда болду.
Кыялыңыздагы жумушту издеп жатканда туш боло турган суроолорго даярданууга жардам берүү үчүн, бул пост сизге жөнөкөйдөн татаалга чейинки бир катар терең үйрөнүү интервью суроолору аркылуу жетекчилик кылат.
1. Deep Learning деген эмне?
Эгер сиз а терең билим алуу интервью, сиз терең үйрөнүү эмне экенин шексиз түшүнөсүз. Бирок интервью алуучу сизден бул суроого мисал менен толук жооп беришиңизди күтөт.
Машыгуу үчүн нейрон тармактары терең үйрөнүү үчүн уюшулган же структураланбаган маалыматтардын олуттуу көлөмү колдонулушу керек. Жашыруун үлгүлөрдү жана мүнөздөмөлөрдү табуу үчүн ал татаал процедураларды жасайт (мисалы, мышыктын сүрөтүн иттин сүрөтүнөн айырмалоо).
2. Deep Learning Machine Learningден эмнеси менен айырмаланат?
Жасалма интеллекттин машина үйрөнүү тармагы катары биз компьютерлерди убакыттын өтүшү менен жакшырышы үчүн маалыматтарды, статистикалык жана алгоритмдик ыкмаларды колдонуу менен үйрөтөбүз.
аспектиси катары машина үйрөнүү, терең үйрөнүү адамдын мээсинде көрүнгөн нейрондук тармак архитектурасын туурайт.
3. Нейрондук тармактар боюнча азыркы түшүнүгүңүз кандай?
Нейрондук тармактар деп аталган жасалма системалар адамдын денесинде жайгашкан органикалык нейрон тармактарына абдан окшош.
кантип окшош техниканы колдонуу адамдын мээси Нейрондук тармак – бул маалымат бөлүгүндөгү негизги корреляцияларды аныктоого багытталган алгоритмдердин жыйындысы.
Бул системалар кандайдыр бир тапшырмага тиешелүү эрежелерди сактоо менен эмес, бир катар берилиштер топтомун жана мисалдарды көрсөтүү менен тапшырмага тиешелүү билимге ээ болушат.
Идея бул маалымат топтомдорун алдын ала программаланган түшүнүүнүн ордуна, система ал берилген маалыматтардан айырмалоочу мүнөздөмөлөрдү үйрөнөт.
Нейрондук тармактарда эң көп колдонулган үч тармак катмары төмөнкүлөр:
- Киргизүү катмары
- Жашыруун катмар
- Чыгуу катмары
4. Перцептрон деген эмне?
Адамдын мээсинде табылган биологиялык нейронду перцептрон менен салыштырууга болот. Перцептрон тарабынан бир нече киргизүүлөр кабыл алынат, ал андан кийин көптөгөн трансформацияларды жана функцияларды аткарып, натыйжаны чыгарат.
Бинарлык классификацияда перцептрон деп аталган сызыктуу модель колдонулат. Ал ар биринин салмагы ар кандай болгон нейронду окшоштурат.
Нейрон бул салмакталган киргизүүлөрдү колдонуу менен функцияны эсептеп, натыйжаларды чыгарат.
5. Терең нейрондук тармак деген эмне?
Терең нейрон тармагы – киргизүү жана чыгаруу катмарларынын (DNN) ортосунда бир нече катмардан турган жасалма нейрон тармагы (ANN).
Терең нейрон тармактары терең архитектуралык нейрон тармактары болуп саналат. "Терең" деген сөз бир катмардагы көптөгөн деңгээлдер жана бирдиктерден турган функцияларды билдирет. Үлгүлөрдүн көбүрөөк деңгээлин тартуу үчүн көбүрөөк жана чоңураак катмарларды кошуу менен так моделдерди түзсө болот.
6. Көп катмарлуу кабылдоочу (MLP) деген эмне?
Киргизүү, жашыруун жана чыгаруу катмарлары нейрон тармактарындагыдай эле MLPтерде бар. Ал бир же бир нече жашыруун катмарлары бар бир катмарлуу кабылдоочуга окшош курулган.
Бир катмарлуу перцептрондун бинардык чыгарылышы сызыктуу бөлүнүүчү класстарды (0,1) гана классификациялай алат, ал эми MLP сызыктуу эмес класстарды классификациялай алат.
7. Нейрондук тармакта активдештирүү функциялары кандай максатта иштейт?
Активдештирүү функциясы нейрондун эң фундаменталдуу деңгээлде активдештирилиши керекпи же жокпу аныктайт. Ар кандай активдештирүү функциясы киргизүүлөрдүн салмактанып алынган суммасын плюс тенденцияны киргизүү катары кабыл алат. Жандандыруу функцияларына кадам функциясы, Sigmoid, ReLU, Tanh жана Softmax кирет.
8. Градиенттин түшүүсү деген эмне?
Чыгым функциясын же катаны минималдаштыруунун эң жакшы ыкмасы градиенттин түшүүсү. Функциянын локалдык-глобалдык минимумдарын табуу максат болуп саналат. Бул катаны азайтуу үчүн моделдин жүрүшү керек болгон жолду көрсөтөт.
9. Чыгым функциясы так кандай?
Нарк функциясы - бул сиздин моделиңиздин канчалык деңгээлде жакшы иштээрин баалоочу метрика; ал кээде "жоготуу" же "ката" деп аталат. Артка жайылтуу учурунда ал чыгаруу катмарынын катасын эсептөө үчүн колдонулат.
Биз бул так эместикти нейротармак аркылуу артка түртүп, нейрондук тармактын окутуу процесстерин андан ары өнүктүрүү үчүн колдонобуз.
10. Терең тармактар тайыздан кантип ашып түшө алат?
Нейрондук тармактарга киргизүү жана чыгаруу катмарларынан тышкары жашыруун катмарлар кошулат. Киргизүү жана чыгаруу катмарларынын ортосунда тайыз нейрон тармактары бир жашыруун катмарды колдонушат, ал эми терең нейрон тармактары көптөгөн деңгээлдерди колдонушат.
Тайыз тармак кандайдыр бир функцияга туура келүү үчүн бир нече параметрлерди талап кылат. Терең тармактар бир нече катмарды камтыгандыктан, аз сандагы параметрлер менен да функцияларды жакшыраак аткара алат.
Терең тармактар азыр сүйлөө же сүрөт таануу үчүн болсун, маалыматтарды моделдөөнүн ар кандай түрү менен иштөөдө ар тараптуулугу үчүн артыкчылыкка ээ.
11. Алдыга жайылууну сүрөттөп бер.
Киргизүүлөр оордуктар менен бирге көмүлгөн катмарга жөнөтүү таралышы деп аталган процессте берилет.
Иштетүү кийинки катмарга өтүүдөн мурун, активдештирүү функциясынын чыгышы ар бир көмүлгөн катмарда эсептелет.
Процесс кириш катмарынан башталып, акыркы чыгаруу катмарына чейин уланат, демек, алдыга жайылуу деген ат.
12. Артка таралуу деген эмне?
Нейрондук тармакта салмактар жана кыйшаюулар туураланганда, нарктын өзгөрүшүн байкап, нарк функциясын азайтуу үчүн артка таралуу колдонулат.
Ар бир жашыруун катмардагы градиентти түшүнүү бул өзгөрүүнү эсептөөнү жөнөкөйлөтөт.
Артка жайылуу деп аталган процесс чыгуучу катмардан башталып, артка кириш катмарларына жылат.
13. Терең үйрөнүү контекстинде градиентти кесүүнү кантип түшүнөсүз?
Градиентти кесүү – артка таралуу учурунда пайда болгон жарылуучу градиенттер маселесин чечүү ыкмасы (убакыттын өтүшү менен олуттуу туура эмес градиенттер топтолуп, машыгуу учурунда нейрондук тармак моделинин салмагына олуттуу оңдоолорду алып келүүчү шарт).
Жарылып жаткан градиенттер - машыгуу учурунда градиенттер өтө чоң болуп, моделди туруксуз кылганда пайда болгон маселе. Эгерде градиент күтүлгөн диапазондон ашып кетсе, градиенттин маанилери элементтен элементке алдын ала аныкталган минималдуу же максималдуу мааниге жылдырылат.
Градиентти кесүү машыгуу учурунда нейрон тармагынын сандык туруктуулугун жогорулатат, бирок ал моделдин иштешине минималдуу таасир этет.
14. Softmax жана ReLU функциялары кандай?
Softmax деп аталган активдештирүү функциясы 0 жана 1 ортосундагы диапазондо чыгарууну чыгарат. Ар бир чыгарылыш бардык жыйынтыктардын суммасы бир болушу үчүн бөлүнгөн. Чыгуу катмарлары үчүн Softmax көп колдонулат.
Ректификацияланган сызыктуу бирдик, кээде ReLU катары белгилүү, эң көп колдонулган активдештирүү функциясы. Эгерде X оң болсо, ал X чыгарат, болбосо нөлдөрдү чыгарат. ReLU дайыма көмүлгөн катмарларга колдонулат.
15. Нейрондук тармак моделин 0гө коюлган бардык салмактар менен үйрөтсө болобу?
Нейрондук тармак берилген ишти аягына чыгарууну эч качан үйрөнбөйт, демек, бардык салмактарды 0гө чейин инициализациялоо менен моделди үйрөтүү мүмкүн эмес.
Эгерде бардык салмактар нөлгө чейин инициализацияланса, туундулар W [1] ичиндеги ар бир салмак үчүн бирдей бойдон калат, бул нейрондор бир эле функцияларды итеративдик түрдө үйрөнүшүнө алып келет.
Салмактарды жөн эле 0гө инициализациялоо эмес, константалардын каалаган формасына чейин субпар натыйжага алып келиши мүмкүн.
16. Доорду партиядан жана итерациядан эмнеси менен айырмалайт?
Берилиштер топтомун иштетүүнүн ар кандай формалары жана градиенттин түшүү ыкмалары партияны, итерацияны жана доорду камтыйт. Эпох алдыга да, артка дагы толук маалымат топтому бар нейрондук тармак аркылуу бир жолу кирет.
Ишенимдүү натыйжаларды берүү үчүн, берилиштер топтому бир нече жолу өткөрүлөт, анткени ал бир аракетте өтүү үчүн өтө чоң.
Нейрондук тармак аркылуу аз сандагы маалыматтарды кайра-кайра иштетүү практикасы итерация деп аталат. Берилиштер топтому нейрондук тармактарды ийгиликтүү кесип өтөөрүнө кепилдик берүү үчүн, аны пакеттөө катары белгилүү болгон бир катар партияларга же бөлүмчөлөргө бөлүүгө болот.
Маалыматтарды чогултуунун өлчөмүнө жараша бардык үч ыкма – доор, итерация жана пакеттин өлчөмү – бул негизинен колдонуунун жолдору болуп саналат. градиенттин түшүү алгоритми.
17. Пакетти нормалдаштыруу жана окууну таштоо деген эмне?
Dropout көрүнгөн жана жашыруун тармак бирдиктерин туш келди алып салуу менен маалыматтарды ашыкча тууралоону алдын алат (адатта түйүндөрдүн 20 пайызын түшүрөт). Бул тармакты бириктирүү үчүн талап кылынган итерациялардын санын эки эсеге көбөйтөт.
Ар бир катмардагы киргизүүлөрдү нормалдаштыруу аркылуу орточо чыгуу активдештирүү нөлгө жана стандарттык четтөө бирге барабар, партияны нормалдаштыруу нейрондук тармактардын иштешин жана туруктуулугун жогорулатуу стратегиясы болуп саналат.
18. Стохастикалык градиенттин түшүүсүн партия градиентинин түшүүсүнөн эмнеси менен айырмалайт?
Топтомдук градиенттин түшүүсү:
- Толук берилиштер топтому пакеттик градиент үчүн градиентти куруу үчүн колдонулат.
- Эбегейсиз чоң көлөмдөгү маалыматтар жана акырындык менен жаңыланып жаткан салмак конвергенцияны кыйындатат.
Стохастикалык градиенттин түшүүсү:
- Стохастикалык градиент градиентти эсептөө үчүн бир үлгүнү колдонот.
- Салмактын тез-тез өзгөрүшүнө байланыштуу, ал партия градиентине караганда тезирээк жакындайт.
19. Нейрондук тармактарга сызыктуу эместикти кошуу эмне үчүн маанилүү?
Канча катмарлар болбосун, нейрондук тармак сызыктуу эместиктер жок болгон учурда өзүн перцептрон сыяктуу алып барып, чыгарууну киргизүүгө сызыктуу көз каранды кылат.
Башкача айтканда, n катмары жана m жашыруун бирдиги жана сызыктуу активдештирүү функциялары бар нейрондук тармак жашыруун катмарлары жок сызыктуу нейрондук тармакка барабар жана сызыктуу бөлүү чектерин гана аныктоо мүмкүнчүлүгү бар.
Сызыктуу эместиктер болбосо, нейрон тармагы татаал маселелерди чече албайт жана киргизүүнү так категориялай албайт.
20. Терең үйрөнүүдө тензор деген эмне?
Тензор деп аталган көп өлчөмдүү массив матрицалардын жана векторлордун жалпылоосу катары кызмат кылат. Бул терең үйрөнүү үчүн маанилүү маалымат структурасы болуп саналат. Негизги маалымат типтеринин N өлчөмдүү массивдери тензорлорду көрсөтүү үчүн колдонулат.
Тензордун ар бир компоненти бирдей маалымат түрүнө ээ жана бул маалымат түрү дайыма белгилүү. Мүмкүн форманын бир бөлүгү гана, тактап айтканда, канча өлчөмдөр бар жана ар бири канчалык чоң экени белгилүү болушу мүмкүн.
Киргизүүлөр да толугу менен белгилүү болгон учурларда, операциялардын көпчүлүгү толук белгилүү тензорлорду чыгарышат; башка учурларда тензордун формасы графикти аткаруу учурунда гана белгилениши мүмкүн.
21. Терең үйрөнүү модели үчүн активдештирүү функциясын кантип тандайт элеңиз?
- Эгерде күтүлүүчү натыйжа реалдуу болсо, сызыктуу активдештирүү функциясын колдонуу мааниси бар.
- Сигмоид функциясын колдонуу керек, эгерде болжолдонууга тийиш болгон натыйжа экилик класстын ыктымалдыгы болсо.
- Эгерде болжолдонгон чыгаруу эки классификацияны камтыса, Tanh функциясын колдонсо болот.
- Эсептөөнүн оңойлугунан улам, ReLU функциясы ар кандай жагдайларда колдонулат.
22. CNN деп эмнени түшүнөсүз?
Визуалдык сүрөттөрдү баалоого адистешкен терең нейрон тармактарына конволюциялык нейрон тармактары (CNN же ConvNet) кирет. Бул жерде, вектор киргизүүнү билдирген нейрон тармактарында эмес, киргизүү көп каналдуу сүрөт.
Көп катмарлуу перцептрондор CNN тарабынан өзгөчө ыкмада колдонулат, бул өтө аз алдын ала иштетүүнү талап кылат.
23. Көптөгөн CNN катмарлары кандай?
Convolutional Layer: Негизги катмар - бул конволюциондук катмар, анын ар кандай үйрөнүүчү чыпкалары жана кабыл алуучу талаасы бар. Бул баштапкы катмар киргизилген маалыматтарды алат жана анын мүнөздөмөлөрүн чыгарат.
ReLU катмары: тармактарды сызыктуу эмес кылуу менен, бул катмар терс пикселдерди нөлгө айлантат.
Поулдашуу катмары: иштетүү жана тармак жөндөөлөрүн азайтуу менен, бириктирүүчү катмар өкүлчүлүктүн мейкиндик өлчөмүн акырындык менен азайтат. Макс топтоо - бул топтоонун эң көп колдонулган ыкмасы.
24. Ашыкча жана туура эмес колдонуу кандай кесепеттерге алып келет жана алардан кантип сактанууга болот?
Бул моделдин жаңы маалыматтарды колдонуусуна терс таасирин тийгизе турган даражага чейин машыгуу маалыматтарындагы татаалдыктарды жана ызы-чууну үйрөнгөндө ашыкча тууралоо деп аталат.
Максат функциясын үйрөнүп жатканда ыңгайлашкан сызыктуу эмес моделдер менен болушу ыктымал. Моделди автоунааларды жана жүк ташуучу унааларды аныктоого үйрөтсө болот, бирок ал белгилүү бир кутуча формасы бар унааларды гана аныктай алат.
Ал жүк ташуучу унаанын бир түрүнө гана үйрөтүлгөнүн эске алсак, ал жалпак жүк ташуучу унааны аныктай албашы мүмкүн. Окуу маалыматтары боюнча модель жакшы иштейт, бирок чыныгы дүйнөдө эмес.
Жетишсиз жабдылган модель маалыматтар боюнча жетиштүү даярдалбаган же жаңы маалыматты жалпылай алган моделди билдирет. Бул көбүнчө моделди жетишсиз же так эмес маалыматтар менен үйрөтүп жатканда пайда болот.
Тактык жана аткаруучулук тең туура эмес орнотулгандыктан бузулат.
Модельдин тактыгын баалоо үчүн маалыматтардын үлгүсүн өзгөртүү (K-кабаттуу кайчылаш валидация) жана моделди баалоо үчүн валидациялык маалыматтар топтомун колдонуу ашыкча жана туура эмес тууралоодон сактануунун эки жолу.
25. Терең үйрөнүүдө RNN деген эмне?
Рекурренттик нейрон тармактары (RNN), жасалма нейрон тармактарынын кеңири таралган түрү, RNN аббревиатурасы менен жүрөт. Алар башка нерселер менен катар геномдорду, колжазманы, текстти жана маалымат ырааттуулугун иштетүү үчүн колдонулат. Керектүү окутуу үчүн RNNs артка жайылууну колдонушат.
26. Адам Оптимизаторун сүрөттөп бер
Адам оптимизатору, ошондой эле адаптациялык импульс катары белгилүү, сейрек градиенттер менен ызы-чуу кырдаалдарды чечүү үчүн иштелип чыккан оптималдаштыруу ыкмасы.
Тезирээк конвергенция үчүн ар бир параметр боюнча жаңыртууларды берүүдөн тышкары, Адам оптимизатору импульс аркылуу конвергенцияны жакшыртат, бул моделдин ээр точкасында камалып калбасын камсыздайт.
27. Терең автокодерлор: алар эмнелер?
Deep autoencoder - бул жалпысынан тармактын жарым коддоочу бөлүгү үчүн төрт же беш тайыз катмарды жана декоддоочу жарым үчүн төрт же беш катмардан турган дагы бир топтомду камтыган эки симметриялуу терең ишеним тармактарынын жамааттык аталышы.
Бул катмарлар терең ишеним тармактарынын пайдубалын түзөт жана Больцман машиналары менен чектелет. Ар бир RBMден кийин терең автокодер MNIST маалымат топтомуна бинардык өзгөртүүлөрдү колдонот.
Алар ошондой эле башка маалымат топтомдорунда колдонулушу мүмкүн, анда Гаусстун оңдолгон трансформациялары RBMге караганда артыкчылыктуу болот.
28. Тензор агымындагы тензор эмнени билдирет?
Бул такай берилүүчү дагы бир терең үйрөнүү интервью суроосу. Тензор - бул жогорку өлчөмдүү массивдер катары көргөзүлгөн математикалык түшүнүк.
Тензорлор - бул нейрондук тармакка киргизүү катары берилген жана ар кандай өлчөмдөрү жана рейтингдери бар бул маалымат массивдери.
29. Эсептөөчү графиктин түшүндүрмөсү
TensorFlowдун негизи эсептөө графигин куруу болуп саналат. Ар бир түйүн түйүндөр тармагында иштейт, мында түйүндөр математикалык операцияларды жана тензорлор үчүн четтерди билдирет.
Ал кээде "DataFlow Graph" деп аталат, анткени маалыматтар график түрүндө агып турат.
30. Генеративдик атаандаштык тармактар (GANs): алар эмнелер?
Deep Learningде генеративдик моделдөө генеративдик атаандаш тармактарды колдонуу менен ишке ашат. Бул көзөмөлсүз жумуш, анда натыйжа киргизилген маалыматтардагы үлгүлөрдү аныктоо аркылуу чыгарылат.
Дискриминатор генератор чыгарган инстанцияларды категорияларга бөлүү үчүн колдонулат, ал эми генератор жаңы мисалдарды чыгаруу үчүн колдонулат.
31. Архитектураны долбоорлоодо нейрондук тармакка кошуу үчүн нейрондордун жана жашыруун катмарлардын санын кантип тандайсыз?
Бизнестин кыйынчылыгын эске алганда, нейрондук тармактын архитектурасын куруу үчүн зарыл болгон нейрондордун жана жашыруун катмарлардын так санын эч кандай катуу жана тез эрежелер менен аныктоо мүмкүн эмес.
Нейрондук тармакта жашыруун катмардын өлчөмү киргизүү жана чыгаруу катмарларынын өлчөмүнүн ортосунда бир жерге түшүшү керек.
Нейрондук тармактын дизайнын түзүүгө бир нече жөнөкөй ыкмалар менен жетишүүгө болот, бирок:
Окшош реалдуу шарттарда нейрондук тармактар менен болгон мурунку тажрыйбанын негизинде кандайдыр бир белгилүү бир маалымат топтому үчүн эмне жакшыраак аткара аларын көрүү үчүн кээ бир негизги системалык тестирлөөдөн баштоо ар бир уникалдуу реалдуу дүйнөдөгү болжолдуу моделдөө маселесин чечүүнүн эң жакшы жолу.
Тармактын конфигурациясы маселенин доменин билүүнүн жана нейрон тармагынын мурунку тажрыйбасынын негизинде тандалышы мүмкүн. Нейрондук тармактын орнотулушун баалоодо, тиешелүү маселелерде колдонулган катмарлардын жана нейрондордун саны баштоо үчүн жакшы жер болуп саналат.
Нейрондук тармактын татаалдыгы, жөнөкөй нейрон тармагын долбоорлоодон баштап, болжолдонгон чыгаруунун жана тактыктын негизинде акырындык менен көбөйтүлүшү керек.
32. Нейрондук тармактардын кандай түрлөрү тереңдетилген окутууда колдонулат?
- Күчтүү окутуу деп аталган машиналык үйрөнүү парадигмасында, модель жандуу нерселер сыяктуу эле, кумулятивдүү сыйлык идеясын максималдаштыруу үчүн иштейт.
- Оюндар жана өзүн-өзү айдаган унаалар экөө тең байланышкан көйгөйлөр катары сүрөттөлөт кубаттоо билим.
- Эгерде көрсөтүлө турган маселе оюн болсо, экран киргизүү катары колдонулат. Кийинки фазалар үчүн жыйынтык чыгаруу үчүн, алгоритм пикселдерди киргизүү катары кабыл алат жана аларды конволюциялык нейрон тармактарынын көптөгөн катмарлары аркылуу иштетет.
- Моделдин иш-аракеттеринин натыйжалары, жакшы же жаман, бекемдөөчү катары иштейт.
жыйынтыктоо
Deep Learning дээрлик ар бир тармакта тиркемелер менен жылдар бою популярдуулукка ээ болду.
Компаниялар терең үйрөнүү жана машина үйрөнүү ыкмаларын колдонуу менен адамдын жүрүм-турумун кайталаган моделдерди иштеп чыга ала турган компетенттүү эксперттерди көбүрөөк издеп жатышат.
Өз чеберчилигин жогорулаткан жана бул алдыңкы технологиялар боюнча билимин сактаган талапкерлер жагымдуу сый акы менен жумуштун кеңири спектрин таба алышат.
Сиз интервьюдан баштасаңыз болот, анткени сиз эң көп суралган терең үйрөнүү маектешүү суроолоруна кантип жооп берүү керектигин жакшы түшүндүңүз. Максаттарыңыздын негизинде кийинки кадамга барыңыз.
Хашдоркко барыңыз Интервью сериясы интервьюга даярдануу.
Таштап Жооп