ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
- 1. ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແມ່ນຫຍັງ?
- 2. ການຮຽນຮູ້ເລິກລັບຈາກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
- 3. ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນປັດຈຸບັນຂອງເຈົ້າກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຫຍັງ?
- 4. Perceptron ແມ່ນຫຍັງ?
- 5. ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກແມ່ນຫຍັງ?
- 6. Multilayer Perceptron (MLP) ແມ່ນຫຍັງແທ້?
- 7. ໜ້າທີ່ການເປີດໃຊ້ງານມີຈຸດປະສົງຫຍັງຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural?
- 8. Gradient Descent ແມ່ນຫຍັງແທ້?
- 9. ຫນ້າທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນຫຍັງ?
- 10. ເຄືອຂ່າຍເລິກສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າເຄືອຂ່າຍຕື້ນ?
- 11. ອະທິບາຍການຂະຫຍາຍພັນຕໍ່ໄປ.
- 12. ການແຜ່ພັນຄືນແມ່ນຫຍັງ?
- 13. ໃນແງ່ຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ເຈົ້າເຂົ້າໃຈການຕັດແບບ gradient ແນວໃດ?
- 14. ຟັງຊັນ Softmax ແລະ ReLU ແມ່ນຫຍັງ?
- 15. ຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຝຶກອົບຮົມດ້ວຍນ້ໍາຫນັກທັງຫມົດທີ່ກໍານົດໄວ້ເປັນ 0?
- 16. ສິ່ງທີ່ຈຳແນກຍຸກໜຶ່ງຈາກຊຸດໜຶ່ງ ແລະການເຮັດຊ້ຳ?
- 17. Batch Normalization ແລະ Dropout ແມ່ນຫຍັງ?
- 18. ອັນໃດທີ່ແຍກການສືບເຊື້ອສາຍ Stochastic Gradient ຈາກ batch Gradient Descent?
- 19. ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງລວມເອົາການບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural?
- 20. tensor ໃນການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນຫຍັງ?
- 21. ທ່ານຈະເລືອກຟັງຊັນການເປີດໃຊ້ງານສໍາລັບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງແນວໃດ?
- 22. ເຈົ້າໝາຍເຖິງຫຍັງ CNN?
- 23. ຊັ້ນ CNN ມີຫຍັງແດ່?
- 24. ແມ່ນຫຍັງຄືຜົນກະທົບຂອງ over-- ແລະ underfitting, ແລະວິທີທີ່ເຈົ້າສາມາດຫລີກລ້ຽງພວກມັນ?
- 25. ໃນການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, RNN ແມ່ນຫຍັງ?
- 26. ອະທິບາຍຜູ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງອາດາມ
- 27. Deep autoencoders: ມັນແມ່ນຫຍັງ?
- 28. Tensor ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນ Tensorflow?
- 29. ການອະທິບາຍກາຟການຄໍານວນ
- 30. Generative adversarial networks (GANs): ມັນແມ່ນຫຍັງ?
- 31. ທ່ານຈະເລືອກຈໍານວນຂອງ neurons ແລະຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ເພື່ອລວມຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural ແນວໃດໃນຂະນະທີ່ທ່ານອອກແບບສະຖາປັດຕະ?
- 32. ເຄືອຂ່າຍ neural ປະເພດໃດແດ່ທີ່ນຳໃຊ້ໂດຍການຮຽນຮູ້ເສີມເລິກ?
- ສະຫຼຸບ
ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງບໍ່ແມ່ນຄວາມຄິດໃໝ່. ເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນພື້ນຖານດຽວຂອງອຸປະກອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ເອີ້ນວ່າການຮຽນຮູ້ເລິກ.
ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງແມ່ນເປັນແບບຢ່າງຂອງສະໝອງຂອງມະນຸດ, ຄືກັບເຄືອຂ່າຍ neural, ຍ້ອນວ່າພວກມັນຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອຮຽນແບບສະໝອງຂອງມະນຸດ.
ມີອັນນີ້ມາໄລຍະໜຶ່ງແລ້ວ. ມື້ນີ້, ທຸກຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບມັນເພາະວ່າພວກເຮົາບໍ່ມີພະລັງງານການປຸງແຕ່ງຫຼືຂໍ້ມູນເກືອບເທົ່າທີ່ພວກເຮົາເຮັດໃນປັດຈຸບັນ.
ໃນໄລຍະ 20 ປີທີ່ຜ່ານມາ, ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໄດ້ປະກົດຂຶ້ນຍ້ອນການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງຄວາມສາມາດໃນການປຸງແຕ່ງ.
ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ເຈົ້າກະກຽມສໍາລັບຄໍາຖາມໃດໆທີ່ເຈົ້າສາມາດປະເຊີນໃນເວລາທີ່ຊອກຫາວຽກຝັນຂອງເຈົ້າ, ຂໍ້ຄວາມນີ້ຈະນໍາພາເຈົ້າຜ່ານຄໍາຖາມສໍາພາດທີ່ມີການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ຕັ້ງແຕ່ງ່າຍດາຍຈົນເຖິງຄວາມສັບສົນ.
1. ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແມ່ນຫຍັງ?
ຖ້າຫາກທ່ານເຂົ້າຮ່ວມ a ການຮຽນຮູ້ລຶກລັບ ການສໍາພາດ, ທ່ານບໍ່ຕ້ອງສົງໃສວ່າການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນຫຍັງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຜູ້ສໍາພາດຄາດວ່າຈະໃຫ້ຄໍາຕອບຢ່າງລະອຽດພ້ອມກັບຕົວຢ່າງໃນການຕອບຄໍາຖາມນີ້.
ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ ເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກ, ຈໍານວນທີ່ສໍາຄັນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີການຈັດຕັ້ງຫຼືບໍ່ມີໂຄງສ້າງຕ້ອງຖືກນໍາໃຊ້. ເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບແລະຄຸນລັກສະນະທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ມັນເຮັດຂັ້ນຕອນທີ່ສັບສົນ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນການຈໍາແນກຮູບພາບຂອງແມວຈາກຫມາ).
2. ການຮຽນຮູ້ເລິກລັບຈາກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
ໃນຖານະເປັນສາຂາຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ເອີ້ນວ່າການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ພວກເຮົາຝຶກອົບຮົມຄອມພິວເຕີໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນແລະສະຖິຕິແລະເຕັກນິກສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອໃຫ້ພວກມັນດີຂຶ້ນໃນໄລຍະເວລາ.
ເປັນລັກສະນະຂອງ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຮຽນຮູ້ເລິກຮຽນແບບສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ເຫັນໄດ້ໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດ.
3. ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນປັດຈຸບັນຂອງເຈົ້າກ່ຽວກັບເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຫຍັງ?
ລະບົບທຽມທີ່ເອີ້ນວ່າເຄືອຂ່າຍ neural ຄ້າຍຄືກັບເຄືອຂ່າຍ neural ອິນຊີທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນຮ່າງກາຍຂອງມະນຸດຢ່າງໃກ້ຊິດ.
ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ຄ້າຍຄືກັບວິທີການ ສະຫມອງຂອງມະນຸດ ຫນ້າທີ່, ເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນການເກັບກໍາຂອງ algorithms ທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອກໍານົດຄວາມສໍາພັນທີ່ຕິດພັນໃນຊິ້ນສ່ວນຂອງຂໍ້ມູນ.
ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຮັບຄວາມຮູ້ສະເພາະໜ້າວຽກໂດຍການເປີດເຜີຍຕົນເອງຕໍ່ກັບຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະຕົວຢ່າງຕ່າງໆ, ແທນທີ່ຈະປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບສະເພາະໜ້າວຽກ.
ແນວຄວາມຄິດແມ່ນວ່າແທນທີ່ຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈໃນໂຄງການລ່ວງຫນ້າຂອງຊຸດຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້, ລະບົບຮຽນຮູ້ການຈໍາແນກລັກສະນະຕ່າງໆຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມັນຖືກປ້ອນ.
ສາມຊັ້ນເຄືອຂ່າຍທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນເຄືອຂ່າຍ Neural ມີດັ່ງນີ້:
- ຊັ້ນຂໍ້ມູນເຂົ້າ
- ຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້
- ຊັ້ນຜົນຜະລິດ
4. Perceptron ແມ່ນຫຍັງ?
neuron ທາງຊີວະພາບທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນສະຫມອງຂອງມະນຸດແມ່ນທຽບເທົ່າກັບ perceptron. ການປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼາຍອັນແມ່ນໄດ້ຮັບໂດຍ perceptron, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນປະຕິບັດການຫັນປ່ຽນແລະຫນ້າທີ່ຈໍານວນຫລາຍແລະຜະລິດຜົນຜະລິດ.
ຮູບແບບເສັ້ນທີ່ເອີ້ນວ່າ perceptron ແມ່ນໃຊ້ໃນການຈັດປະເພດຄູ່. ມັນຈໍາລອງ neuron ທີ່ມີຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງວັດສະດຸປ້ອນ, ແຕ່ລະຄົນມີນ້ໍາຫນັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
neuron ຄິດໄລ່ການທໍາງານໂດຍນໍາໃຊ້ວັດສະດຸປ້ອນນ້ໍາຫນັກເຫຼົ່ານີ້ແລະຜົນໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບ.
5. ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກແມ່ນຫຍັງ?
ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກແມ່ນເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມ (ANN) ທີ່ມີຫຼາຍຊັ້ນລະຫວ່າງຊັ້ນ input ແລະ output (DNN).
ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກແມ່ນເຄືອຂ່າຍ neural ຖາປັດຕະຍະເລິກ. ຄໍາວ່າ "ເລິກ" ຫມາຍເຖິງຫນ້າທີ່ມີຫຼາຍລະດັບແລະຫນ່ວຍງານຢູ່ໃນຊັ້ນດຽວ. ສາມາດສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການເພີ່ມຊັ້ນຫຼາຍ ແລະໃຫຍ່ຂຶ້ນເພື່ອເກັບເອົາລະດັບຂອງຮູບແບບຫຼາຍຂຶ້ນ.
6. Multilayer Perceptron (MLP) ແມ່ນຫຍັງແທ້?
ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ເຊື່ອງໄວ້, ແລະຊັ້ນຜົນຜະລິດແມ່ນມີຢູ່ໃນ MLPs, ຄືກັບເຄືອຂ່າຍ neural. ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນຄ້າຍຄືກັນກັບ perceptron ຊັ້ນດຽວທີ່ມີຫນຶ່ງຫຼືຫຼາຍຊັ້ນເຊື່ອງໄວ້.
ຜົນຜະລິດຖານສອງຂອງ perceptron ຊັ້ນດຽວພຽງແຕ່ສາມາດຈັດປະເພດຊັ້ນຮຽນແຍກອອກໄດ້ (0,1), ໃນຂະນະທີ່ MLP ສາມາດຈັດປະເພດ nonlinear classes.
7. ໜ້າທີ່ການເປີດໃຊ້ງານມີຈຸດປະສົງຫຍັງຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural?
ຟັງຊັນການກະຕຸ້ນກໍານົດວ່າ neuron ຄວນກະຕຸ້ນຢູ່ໃນລະດັບພື້ນຖານທີ່ສຸດຫຼືບໍ່. ຟັງຊັນການເປີດໃຊ້ງານໃດກໍ່ຕາມສາມາດຍອມຮັບຜົນລວມນ້ໍາຫນັກຂອງວັດສະດຸປ້ອນບວກກັບອະຄະຕິເປັນວັດສະດຸປ້ອນ. ຟັງຊັນການເປີດໃຊ້ງານປະກອບມີຟັງຊັນຂັ້ນຕອນ, Sigmoid, ReLU, Tanh, ແລະ Softmax.
8. Gradient Descent ແມ່ນຫຍັງແທ້?
ວິທີການທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຫຼຸດຜ່ອນການທໍາງານຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼືຄວາມຜິດພາດແມ່ນ gradient descent. ການຊອກຫາຕໍາ່ສຸດທີ່ທ້ອງຖິ່ນ-ທົ່ວໂລກຂອງຫນ້າທີ່ແມ່ນເປົ້າຫມາຍ. ນີ້ລະບຸເສັ້ນທາງທີ່ຕົວແບບຄວນປະຕິບັດຕາມເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ.
9. ຫນ້າທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນຫຍັງ?
ຫນ້າທີ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແມ່ນຕົວຊີ້ວັດເພື່ອປະເມີນວ່າຕົວແບບຂອງເຈົ້າປະຕິບັດໄດ້ດີເທົ່າໃດ; ບາງຄັ້ງມັນຖືກເອີ້ນວ່າ "ການສູນເສຍ" ຫຼື "ຄວາມຜິດພາດ." ໃນລະຫວ່າງການຂະຫຍາຍພັນຄືນ, ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄິດໄລ່ຄວາມຜິດພາດຂອງຊັ້ນຜົນຜະລິດ.
ພວກເຮົາຂຸດຄົ້ນຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງນັ້ນເພື່ອສືບຕໍ່ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ໂດຍການຍູ້ມັນຄືນຜ່ານເຄືອຂ່າຍ neural.
10. ເຄືອຂ່າຍເລິກສາມາດປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າເຄືອຂ່າຍຕື້ນ?
ຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຈະຖືກເພີ່ມໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural ນອກເຫນືອຈາກຊັ້ນປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຜົນຜະລິດ. ລະຫວ່າງຊັ້ນປ້ອນຂໍ້ມູນແລະຜົນຜະລິດ, ເຄືອຂ່າຍ neural ຕື້ນໃຊ້ຊັ້ນເຊື່ອງໄວ້ດຽວ, ໃນຂະນະທີ່ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກໃຊ້ຫຼາຍລະດັບ.
ເຄືອຂ່າຍຕື້ນຕ້ອງການຕົວກໍານົດການຫຼາຍອັນເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຂົ້າກັບຫນ້າທີ່ໃດຫນຶ່ງ. ເຄືອຂ່າຍເລິກສາມາດເຫມາະສົມກັບຫນ້າທີ່ທີ່ດີກວ່າເຖິງແມ່ນວ່າມີຈໍານວນຕົວກໍານົດການຂະຫນາດນ້ອຍນັບຕັ້ງແຕ່ພວກມັນປະກອບມີຫຼາຍຊັ້ນ.
ເຄືອຂ່າຍເລິກໃນປັດຈຸບັນແມ່ນເປັນທີ່ຕ້ອງການຍ້ອນຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຂອງພວກເຂົາໃນການເຮັດວຽກກັບປະເພດຂອງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນໃດກໍ່ຕາມ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຮັບຮູ້ສຽງເວົ້າຫຼືຮູບພາບ.
11. ອະທິບາຍການຂະຫຍາຍພັນຕໍ່ໄປ.
ວັດສະດຸປ້ອນໄດ້ຖືກຖ່າຍທອດພ້ອມກັບນ້ໍາຫນັກໄປຫາຊັ້ນຝັງຢູ່ໃນຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າການຂະຫຍາຍພັນຕໍ່ໄປ.
ຜົນຜະລິດຂອງຫນ້າທີ່ການກະຕຸ້ນແມ່ນຄໍານວນໃນແຕ່ລະແລະທຸກ layer ຝັງກ່ອນທີ່ຈະປຸງແຕ່ງສາມາດໄປຍັງຊັ້ນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້.
ຂະບວນການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຊັ້ນປ້ອນຂໍ້ມູນແລະກ້າວໄປສູ່ຊັ້ນຜົນຜະລິດສຸດທ້າຍ, ດັ່ງນັ້ນການຂະຫຍາຍພັນດ້ວຍຊື່.
12. ການແຜ່ພັນຄືນແມ່ນຫຍັງ?
ເມື່ອນ້ໍາຫນັກແລະຄວາມລໍາອຽງຖືກປັບຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural, backpropagation ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການທໍາງານຂອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໂດຍການສັງເກດເບິ່ງທໍາອິດວ່າມູນຄ່າມີການປ່ຽນແປງແນວໃດ.
ການເຂົ້າໃຈ gradient ໃນແຕ່ລະຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ເຮັດໃຫ້ການຄິດໄລ່ການປ່ຽນແປງນີ້ງ່າຍດາຍ.
ຂະບວນການ, ເອີ້ນວ່າ backpropagation, ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຊັ້ນຜົນຜະລິດແລະຍ້າຍກັບຄືນໄປບ່ອນກັບຊັ້ນ input.
13. ໃນແງ່ຂອງການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ເຈົ້າເຂົ້າໃຈການຕັດແບບ gradient ແນວໃດ?
Gradient Clipping ແມ່ນວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາຂອງ gradients exploding ທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການຂະຫຍາຍພັນຄືນ (ເງື່ອນໄຂທີ່ gradients ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສະສົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນໄລຍະເວລາ, ນໍາໄປສູ່ການປັບຕົວທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ນ້ໍາຫນັກຕົວແບບເຄືອຂ່າຍ neural ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ).
ການລະເບີດຂອງ gradients ເປັນບັນຫາທີ່ເກີດຂື້ນເມື່ອ gradients ມີຂະຫນາດໃຫຍ່ເກີນໄປໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບບໍ່ຫມັ້ນຄົງ. ຖ້າ gradient ໄດ້ຂ້າມຂອບເຂດທີ່ຄາດໄວ້, ຄ່າ gradient ຈະຖືກ pushed ອົງປະກອບໂດຍອົງປະກອບໄປຫາຄ່າຕໍາ່ສຸດທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າຫຼືສູງສຸດ.
Gradient clipping ປັບປຸງຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງຕົວເລກຂອງ neural network ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ແຕ່ວ່າມັນມີຜົນກະທົບຫນ້ອຍທີ່ສຸດຕໍ່ການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບ.
14. ຟັງຊັນ Softmax ແລະ ReLU ແມ່ນຫຍັງ?
ຟັງຊັນການເປີດໃຊ້ງານທີ່ເອີ້ນວ່າ Softmax ຜະລິດຜົນຜະລິດໃນລະດັບລະຫວ່າງ 0 ແລະ 1. ແຕ່ລະຜົນຜະລິດໄດ້ຖືກແບ່ງອອກເພື່ອໃຫ້ຜົນລວມຂອງຜົນໄດ້ຮັບທັງຫມົດແມ່ນຫນຶ່ງ. ສໍາລັບຊັ້ນຜົນຜະລິດ, Softmax ຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆ.
ຫນ່ວຍບໍລິການເສັ້ນທີ່ຖືກແກ້ໄຂ, ບາງຄັ້ງເອີ້ນວ່າ ReLU, ແມ່ນຫນ້າທີ່ເປີດໃຊ້ວຽກຫຼາຍທີ່ສຸດ. ຖ້າ X ເປັນບວກ, ມັນອອກ X, ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນມັນຈະສົ່ງຜົນເປັນສູນ. ReLU ຖືກນໍາໃຊ້ເປັນປົກກະຕິກັບຊັ້ນຝັງ.
15. ຮູບແບບເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດຝຶກອົບຮົມດ້ວຍນ້ໍາຫນັກທັງຫມົດທີ່ກໍານົດໄວ້ເປັນ 0?
ເຄືອຂ່າຍ neural ຈະບໍ່ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຮັດສໍາເລັດວຽກໃດຫນຶ່ງ, ດັ່ງນັ້ນມັນບໍ່ສາມາດທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໂດຍການເລີ່ມຕົ້ນຂອງນ້ໍາຫນັກທັງຫມົດເປັນ 0.
ອະນຸພັນຈະຍັງຄົງຢູ່ຄືເກົ່າສໍາລັບທຸກໆນ້ໍາຫນັກໃນ W [1] ຖ້ານ້ໍາຫນັກທັງຫມົດຖືກເລີ່ມຕົ້ນເປັນສູນ, ເຊິ່ງຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ neurons ຮຽນຮູ້ລັກສະນະດຽວກັນຊ້ໍາກັນ.
ບໍ່ພຽງແຕ່ການເລີ່ມຕົ້ນນໍ້າໜັກເປັນ 0, ແຕ່ໃນທຸກຮູບແບບຄົງທີ່ນັ້ນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ໄດ້ຜົນຍ່ອຍ.
16. ສິ່ງທີ່ຈຳແນກຍຸກໜຶ່ງຈາກຊຸດໜຶ່ງ ແລະການເຮັດຊ້ຳ?
ຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຊຸດຂໍ້ມູນການປະມວນຜົນ ແລະເຕັກນິກການສືບເຊື້ອສາຍ gradient ລວມມີ batch, iteration, ແລະ epoch. Epoch ກ່ຽວຂ້ອງກັບຫນຶ່ງຄັ້ງຜ່ານເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີຊຸດຂໍ້ມູນເຕັມ, ທັງດ້ານຫນ້າແລະດ້ານຫລັງ.
ເພື່ອໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ຊຸດຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກຖ່າຍທອດເລື້ອຍໆຫຼາຍຄັ້ງເນື່ອງຈາກມັນມີຂະຫນາດໃຫຍ່ເກີນໄປທີ່ຈະຜ່ານໃນການທົດລອງຄັ້ງດຽວ.
ການປະຕິບັດການດໍາເນີນການຂໍ້ມູນຈໍານວນນ້ອຍໆຫຼາຍຄັ້ງຜ່ານເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນເອີ້ນວ່າ iteration. ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຊຸດຂໍ້ມູນສົບຜົນສໍາເລັດ traverses ເຄືອຂ່າຍ neural, ມັນສາມາດແບ່ງອອກເປັນຈໍານວນຂອງ batches ຫຼືຊຸດຍ່ອຍ, ຊຶ່ງເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເປັນ batching.
ອີງຕາມຂະຫນາດການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ທັງສາມວິທີການ - epoch, iteration, ແລະຂະຫນາດ batch - ແມ່ນວິທີການທີ່ສໍາຄັນຂອງການນໍາໃຊ້. ຂັ້ນຕອນການສືບເຊື້ອສາຍ gradient.
17. Batch Normalization ແລະ Dropout ແມ່ນຫຍັງ?
Dropout ປ້ອງກັນການ overfitting ຂໍ້ມູນໂດຍການສຸ່ມເອົາທັງສອງຫນ່ວຍເຄືອຂ່າຍທີ່ເບິ່ງເຫັນແລະເຊື່ອງໄວ້ (ໂດຍປົກກະຕິຫຼຸດລົງ 20 ເປີເຊັນຂອງ nodes). ມັນເພີ່ມຈໍານວນການຊໍ້າຄືນສອງເທົ່າທີ່ຕ້ອງການເພື່ອໃຫ້ເຄືອຂ່າຍເຂົ້າກັນໄດ້.
ໂດຍ normalizing ວັດສະດຸປ້ອນໃນແຕ່ລະຊັ້ນເພື່ອໃຫ້ມີການກະຕຸ້ນຜົນຜະລິດສະເລ່ຍຂອງສູນແລະມາດຕະຖານ deviation ຂອງຫນຶ່ງ, batch normalization ເປັນຍຸດທະສາດທີ່ຈະເສີມຂະຫຍາຍປະສິດທິພາບແລະຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງເຄືອຂ່າຍ neural.
18. ອັນໃດທີ່ແຍກການສືບເຊື້ອສາຍ Stochastic Gradient ຈາກ batch Gradient Descent?
Batch Gradient Descent:
- ຊຸດຂໍ້ມູນຄົບຖ້ວນແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສ້າງ gradient ສໍາລັບການ gradient batch.
- ຈໍານວນຂໍ້ມູນອັນມະຫາສານ ແລະນໍ້າໜັກການປັບປຸງຊ້າເຮັດໃຫ້ການລວມເຂົ້າກັນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ.
Stochastic Gradient Descent:
- ການ gradient stochastic ໃຊ້ຕົວຢ່າງດຽວເພື່ອຄິດໄລ່ gradient.
- ເນື່ອງຈາກການປ່ຽນແປງນ້ໍາເລື້ອຍໆເລື້ອຍໆ, ມັນ converges ຢ່າງໄວວາຫຼາຍກ່ວາ batch gradient.
19. ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງລວມເອົາການບໍ່ເປັນເສັ້ນຊື່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural?
ບໍ່ວ່າຈະມີຫຼາຍຊັ້ນເທົ່າໃດ, ເຄືອຂ່າຍ neural ຈະປະຕິບັດຕົວຄືກັບ perceptron ໃນເມື່ອບໍ່ມີເສັ້ນຊື່, ເຮັດໃຫ້ຜົນຜະລິດເປັນເສັ້ນຂຶ້ນກັບວັດສະດຸປ້ອນ.
ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນເປັນອີກທາງຫນຶ່ງ, ເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ມີ n ຊັ້ນແລະ m ຫນ່ວຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້ແລະຟັງຊັນການເປີດໃຊ້ເສັ້ນແມ່ນທຽບເທົ່າກັບເຄືອຂ່າຍ neural linear ທີ່ບໍ່ມີຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ແລະມີຄວາມສາມາດໃນການກວດພົບເສັ້ນຊາຍແດນແຍກເສັ້ນດ່ຽວ.
ຖ້າບໍ່ມີເສັ້ນຊື່, ເຄືອຂ່າຍ neural ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບສົນແລະຈັດປະເພດວັດສະດຸປ້ອນຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
20. tensor ໃນການຮຽນຮູ້ເລິກແມ່ນຫຍັງ?
array ຫຼາຍມິຕິມິຕິທີ່ຮູ້ຈັກເປັນ tensor ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນການທົ່ວໄປຂອງ matrices ແລະ vectors. ມັນເປັນໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການຮຽນຮູ້ເລິກ. N-dimensional arrays ຂອງປະເພດຂໍ້ມູນພື້ນຖານແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສະແດງ tensors.
ທຸກໆອົງປະກອບຂອງ tensor ມີປະເພດຂໍ້ມູນດຽວກັນ, ແລະປະເພດຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສະເຫມີ. ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າພຽງແຕ່ຊິ້ນສ່ວນຂອງຮູບຮ່າງ - ຄື, ມີຂະຫນາດຫຼາຍປານໃດແລະຂະຫນາດໃດ - ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກ.
ໃນສະຖານະການທີ່ວັດສະດຸປ້ອນຍັງເປັນທີ່ຮູ້ຈັກຢ່າງສົມບູນ, ການດໍາເນີນງານສ່ວນໃຫຍ່ຜະລິດ tensors ຮູ້ຈັກຢ່າງເຕັມສ່ວນ; ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ຮູບແບບຂອງ tensor ສາມາດຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນພຽງແຕ່ໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດກາຟ.
21. ທ່ານຈະເລືອກຟັງຊັນການເປີດໃຊ້ງານສໍາລັບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງແນວໃດ?
- ມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຈະໃຊ້ຟັງຊັນການກະຕຸ້ນເສັ້ນຊື່ຖ້າຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດວ່າຈະເປັນຕົວຈິງ.
- ຟັງຊັນ Sigmoid ຄວນຖືກໃຊ້ຖ້າຜົນຜະລິດທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຊັ້ນສອງ.
- ຟັງຊັນ Tanh ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ຖ້າຜົນຜະລິດທີ່ຄາດຄະເນປະກອບມີສອງປະເພດ.
- ເນື່ອງຈາກຄວາມງ່າຍຂອງການຄິດໄລ່ຂອງມັນ, ຟັງຊັນ ReLU ແມ່ນໃຊ້ໄດ້ໃນຫຼາຍໆສະຖານະການ.
22. ເຈົ້າໝາຍເຖິງຫຍັງ CNN?
ເຄືອຂ່າຍ neural ເລິກທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການປະເມີນຮູບພາບທາງສາຍຕາປະກອບມີເຄືອຂ່າຍ neural convolutional (CNN, ຫຼື ConvNet). ໃນທີ່ນີ້, ແທນທີ່ຈະຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ vector ເປັນຕົວແທນຂອງວັດສະດຸປ້ອນ, ວັດສະດຸປ້ອນແມ່ນຮູບຫຼາຍຊ່ອງ.
Multilayer perceptrons ຖືກໃຊ້ໃນທາງພິເສດໂດຍ CNNs ທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປຸງແຕ່ງກ່ອນຫນ້ອຍຫຼາຍ.
23. ຊັ້ນ CNN ມີຫຍັງແດ່?
Convolutional Layer: ຊັ້ນຕົ້ນຕໍແມ່ນຊັ້ນ convolutional, ເຊິ່ງມີຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງການກັ່ນຕອງທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ໄດ້ແລະພາກສະຫນາມຮັບ. ຊັ້ນເບື້ອງຕົ້ນນີ້ເອົາຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະສະກັດຄຸນລັກສະນະຂອງມັນ.
ReLU Layer: ໂດຍການເຮັດໃຫ້ເຄືອຂ່າຍບໍ່ເປັນເສັ້ນ, ຊັ້ນນີ້ປ່ຽນ pixels ລົບເປັນສູນ.
ຊັ້ນການລວມກັນ: ໂດຍການຫຼຸດການປະມວນຜົນ ແລະການຕັ້ງຄ່າເຄືອຂ່າຍໜ້ອຍສຸດ, ຊັ້ນການລວມກັນຄ່ອຍໆຫຼຸດຂະໜາດຂອງຕົວສະແດງໃຫ້ໜ້ອຍລົງ. Max pooling ແມ່ນວິທີການທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງການລວມ.
24. ແມ່ນຫຍັງຄືຜົນກະທົບຂອງ over-- ແລະ underfitting, ແລະວິທີທີ່ເຈົ້າສາມາດຫລີກລ້ຽງພວກມັນ?
ອັນນີ້ເອີ້ນວ່າ overfitting ເມື່ອຕົວແບບຮຽນຮູ້ຄວາມຊັບຊ້ອນແລະສິ່ງລົບກວນໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເຖິງຈຸດທີ່ມີຜົນກະທົບທາງລົບຕໍ່ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສົດຂອງຕົວແບບ.
ມັນເປັນໄປໄດ້ຫຼາຍກວ່າທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນກັບແບບຈໍາລອງທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ຮຽນຮູ້ຫນ້າທີ່ເປົ້າຫມາຍ. ແບບຈໍາລອງສາມາດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອກວດຫາລົດຍົນແລະລົດບັນທຸກ, ແຕ່ມັນອາດຈະພຽງແຕ່ສາມາດກໍານົດຍານພາຫະນະທີ່ມີຮູບແບບກ່ອງສະເພາະ.
ເນື່ອງຈາກມັນໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມພຽງແຕ່ປະເພດຫນຶ່ງຂອງລົດບັນທຸກ, ມັນອາດຈະບໍ່ສາມາດກວດພົບລົດບັນທຸກ flatbed ໄດ້. ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຮູບແບບເຮັດວຽກໄດ້ດີ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນໃນໂລກຕົວຈິງ.
ຮູບແບບທີ່ບໍ່ພໍດີໝາຍເຖິງອັນໜຶ່ງທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມພຽງພໍກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ ຫຼືສາມາດເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນໃໝ່ໄດ້ທົ່ວໄປ. ນີ້ມັກຈະເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ຕົວແບບຫນຶ່ງກໍາລັງຖືກຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງພໍຫຼືບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະການປະຕິບັດແມ່ນທັງສອງຫຼຸດຫນ້ອຍລົງໂດຍ underfitting.
Resampling ຂໍ້ມູນເພື່ອປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບ (K-fold cross-validation) ແລະການນໍາໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນການກວດສອບເພື່ອປະເມີນຕົວແບບແມ່ນສອງວິທີເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການ overfitting ແລະ underfitting.
25. ໃນການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, RNN ແມ່ນຫຍັງ?
ເຄືອຂ່າຍ neural recurrent (RNNs), ແນວພັນທົ່ວໄປຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ທຽມ, ໄປໂດຍຫຍໍ້ RNN. ພວກເຂົາຖືກຈ້າງງານເພື່ອປະມວນຜົນ genomes, ການຂຽນດ້ວຍມື, ຂໍ້ຄວາມ, ແລະລໍາດັບຂໍ້ມູນ, ໃນບັນດາສິ່ງອື່ນໆ. ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ຈໍາເປັນ, RNNs ຈ້າງ backpropagation.
26. ອະທິບາຍຜູ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງອາດາມ
Adam optimizer, ເຊິ່ງເອີ້ນກັນວ່າ momentum ການປັບຕົວ, ແມ່ນເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ພັດທະນາເພື່ອຈັດການກັບສະຖານະການທີ່ບໍ່ມີສຽງທີ່ມີ gradients ເລັກນ້ອຍ.
ນອກເຫນືອໄປຈາກການສະຫນອງການປັບປຸງຕໍ່ພາລາມິເຕີສໍາລັບການ convergence ໄວຂຶ້ນ, ເຄື່ອງ optimizer Adam ເສີມຂະຫຍາຍການ convergence ໂດຍຜ່ານ momentum, ຮັບປະກັນວ່າຕົວແບບບໍ່ຕົກຢູ່ໃນຈຸດ saddle.
27. Deep autoencoders: ມັນແມ່ນຫຍັງ?
Deep autoencoder ແມ່ນຊື່ລວມສໍາລັບສອງເຄືອຂ່າຍຄວາມເຊື່ອທີ່ເລິກເຊິ່ງໂດຍທົ່ວໄປປະກອບມີສີ່ຫຼືຫ້າຊັ້ນຕື້ນສໍາລັບການເຂົ້າລະຫັດເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງເຄືອຂ່າຍແລະຊຸດອື່ນຂອງສີ່ຫຼືຫ້າຊັ້ນສໍາລັບການຖອດລະຫັດເຄິ່ງຫນຶ່ງ.
ຊັ້ນເຫຼົ່ານີ້ສ້າງພື້ນຖານຂອງເຄືອຂ່າຍຄວາມເຊື່ອທີ່ເລິກເຊິ່ງແລະຖືກຈໍາກັດໂດຍເຄື່ອງຈັກ Boltzmann. ຫຼັງຈາກແຕ່ລະ RBM, ຕົວເຂົ້າລະຫັດອັດຕະໂນມັດແບບເລິກເຊິ່ງໃຊ້ການປ່ຽນແປງຖານສອງກັບຊຸດຂໍ້ມູນ MNIST.
ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນຊຸດຂໍ້ມູນອື່ນໆທີ່ Gaussian rectified transformation ຈະໄດ້ຮັບການນິຍົມຫຼາຍກວ່າ RBM.
28. Tensor ຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນ Tensorflow?
ນີ້ແມ່ນຄໍາຖາມສໍາພາດການຮຽນຮູ້ເລິກອີກອັນຫນຶ່ງທີ່ຖືກຖາມເປັນປະຈໍາ. tensor ແມ່ນແນວຄວາມຄິດທາງຄະນິດສາດທີ່ເບິ່ງເຫັນເປັນ arrays ມິຕິລະດັບສູງ.
Tensors ແມ່ນ array ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ທີ່ຖືກສະຫນອງໃຫ້ເປັນ input ກັບ neural network ແລະມີຂະຫນາດຕ່າງໆແລະການຈັດອັນດັບ.
29. ການອະທິບາຍກາຟການຄໍານວນ
ພື້ນຖານຂອງ TensorFlow ແມ່ນການກໍ່ສ້າງເສັ້ນສະແດງການຄິດໄລ່. ແຕ່ລະ node ເຮັດວຽກຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍຂອງ nodes, ບ່ອນທີ່ nodes ຢືນສໍາລັບການດໍາເນີນງານທາງຄະນິດສາດແລະຂອບສໍາລັບ tensors.
ບາງຄັ້ງມັນຖືກເອີ້ນວ່າ "DataFlow Graph" ນັບຕັ້ງແຕ່ຂໍ້ມູນໄຫຼເຂົ້າໄປໃນຮູບຮ່າງຂອງກາຟ.
30. Generative adversarial networks (GANs): ມັນແມ່ນຫຍັງ?
ໃນການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງແບບທົ່ວໄປແມ່ນສໍາເລັດໂດຍນໍາໃຊ້ເຄືອຂ່າຍຂອງສັດຕູທົ່ວໄປ. ມັນເປັນວຽກທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມທີ່ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຜະລິດໂດຍການກໍານົດຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນ.
ການຈໍາແນກຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຕົວຢ່າງທີ່ຜະລິດໂດຍເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າ, ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງກໍາເນີດໄຟຟ້າຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຜະລິດຕົວຢ່າງໃຫມ່.
31. ທ່ານຈະເລືອກຈໍານວນຂອງ neurons ແລະຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ເພື່ອລວມຢູ່ໃນເຄືອຂ່າຍ neural ແນວໃດໃນຂະນະທີ່ທ່ານອອກແບບສະຖາປັດຕະ?
ເນື່ອງຈາກສິ່ງທ້າທາຍທາງທຸລະກິດ, ຈໍານວນທີ່ຊັດເຈນຂອງ neurons ແລະຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອສ້າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາເຄືອຂ່າຍ neural ບໍ່ສາມາດຖືກກໍານົດໂດຍກົດລະບຽບທີ່ຍາກແລະໄວ.
ໃນເຄືອຂ່າຍ neural, ຂະຫນາດຂອງຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ຄວນຕົກຢູ່ບ່ອນໃດບ່ອນຫນຶ່ງຢູ່ເຄິ່ງກາງຂອງຂະຫນາດຂອງຊັ້ນວັດສະດຸປ້ອນແລະຜົນຜະລິດ.
ການເລີ່ມຕົ້ນໃນການສ້າງການອອກແບບເຄືອຂ່າຍ neural ສາມາດບັນລຸໄດ້ໃນບາງວິທີການທີ່ກົງໄປກົງມາ, ເຖິງແມ່ນວ່າ:
ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທົດສອບລະບົບພື້ນຖານບາງຢ່າງເພື່ອເບິ່ງສິ່ງທີ່ຈະປະຕິບັດໄດ້ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະໃດຫນຶ່ງໂດຍອີງໃສ່ປະສົບການທີ່ຜ່ານມາກັບເຄືອຂ່າຍ neural ໃນການຕັ້ງຄ່າໂລກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຄ້າຍຄືກັນແມ່ນວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອຮັບມືກັບທຸກສິ່ງທ້າທາຍການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
ການຕັ້ງຄ່າເຄືອຂ່າຍສາມາດຖືກເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຮູ້ຂອງໂດເມນບັນຫາແລະປະສົບການເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ຜ່ານມາ. ເມື່ອປະເມີນການຕັ້ງຄ່າຂອງເຄືອຂ່າຍ neural, ຈໍານວນຂອງຊັ້ນແລະ neurons ທີ່ໃຊ້ໃນບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນເປັນບ່ອນທີ່ດີທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ.
ຄວາມສັບສົນຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ຄວນໄດ້ຮັບການເພີ່ມຂຶ້ນເທື່ອລະກ້າວໂດຍອີງໃສ່ຜົນຜະລິດທີ່ຄາດຄະເນແລະຄວາມຖືກຕ້ອງ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການອອກແບບເຄືອຂ່າຍ neural ງ່າຍດາຍ.
32. ເຄືອຂ່າຍ neural ປະເພດໃດແດ່ທີ່ນຳໃຊ້ໂດຍການຮຽນຮູ້ເສີມເລິກ?
- ໃນຂະບວນວິວັດການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ເອີ້ນວ່າການຮຽນຮູ້ເສີມ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວເຮັດຫນ້າທີ່ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບແນວຄວາມຄິດຂອງລາງວັນສະສົມ, ຄືກັນກັບສິ່ງທີ່ມີຊີວິດເຮັດ.
- ເກມ ແລະພາຫະນະຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນທັງສອງຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງ.
- ໜ້າຈໍຖືກໃຊ້ເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ ຖ້າບັນຫາທີ່ຈະຖືກສະແດງເປັນເກມ. ໃນຄໍາສັ່ງທີ່ຈະຜະລິດຜົນຜະລິດສໍາລັບໄລຍະຕໍ່ໄປ, ສູດການຄິດໄລ່ໃຊ້ເວລາ pixels ເປັນ input ແລະປະມວນຜົນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໂດຍຜ່ານຫຼາຍຊັ້ນຂອງເຄືອຂ່າຍ neural convolutional.
- ຜົນໄດ້ຮັບຂອງການກະທໍາຂອງຕົວແບບ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນທີ່ເອື້ອອໍານວຍຫຼືບໍ່ດີ, ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນການເສີມສ້າງ.
ສະຫຼຸບ
ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຄວາມນິຍົມໃນໄລຍະປີ, ດ້ວຍຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນເກືອບທຸກຂົງເຂດອຸດສາຫະກໍາ.
ບໍລິສັດນັບມື້ນັບຊອກຫາຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການອອກແບບແບບຈໍາລອງທີ່ເຮັດເລື້ມຄືນພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດໂດຍໃຊ້ວິທີການຮຽນຮູ້ເລິກແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຜູ້ສະຫມັກທີ່ເພີ່ມທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າແລະຮັກສາຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຊອກຫາໂອກາດການເຮັດວຽກທີ່ຫລາກຫລາຍດ້ວຍຄ່າຕອບແທນທີ່ຫນ້າສົນໃຈ.
ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສໍາພາດໃນປັດຈຸບັນທີ່ທ່ານມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງແຂງແຮງກ່ຽວກັບວິທີຕອບສະຫນອງບາງຄໍາຖາມສໍາພາດທີ່ມີການຮຽນຮູ້ແບບເລິກເຊິ່ງ. ດໍາເນີນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປໂດຍອີງໃສ່ຈຸດປະສົງຂອງທ່ານ.
ໄປຢ້ຽມຢາມ Hashdork's ຊຸດສໍາພາດ ເພື່ອກະກຽມສໍາລັບການສໍາພາດ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ