Fizahan-takelaka[Afeno][Aseho]
- 1. Inona marina no atao hoe Deep Learning?
- 2. Inona no mampiavaka ny fianarana lalina amin'ny fianarana milina?
- 3. Inona no fahalalanao amin'izao fotoana izao momba ny tambajotra neural?
- 4. Inona marina no atao hoe perceptron?
- 5. Inona marina no atao hoe tambazotra neural lalina?
- 6. Inona marina no atao hoe Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Inona no tanjon'ny asa fampahavitrihana amin'ny tambajotra neural?
- 8. Inona marina no atao hoe gradient descent?
- 9. Inona marina ny fiasan'ny vidiny?
- 10. Ahoana no ahafahan'ny tambajotra lalina kokoa noho ny marivo?
- 11. Farito ny fampielezana mandroso.
- 12. Inona no atao hoe backpropagation?
- 13. Ao anatin'ny tontolon'ny fianarana lalina, ahoana no ahafantaranao ny gradient clipping?
- 14. Inona no atao hoe Softmax sy ReLU Functions?
- 15. Afaka ampiofanina amin'ny 0 daholo ve ny maodelin'ny tambazotra neural?
- 16. Inona no mampiavaka ny vanim-potoana iray amin'ny andiany sy ny fiverenana?
- 17. Inona no atao hoe Normalization sy miala amin'ny Batch?
- 18. Inona no manasaraka ny gradient stochastic sy ny gradient batch?
- 19. Nahoana no zava-dehibe ny hampidirana ireo tsy tsipika amin'ny tambajotra neural?
- 20. Inona no atao hoe tensor amin'ny fianarana lalina?
- 21. Ahoana no hisafidiananao ny asa fampahavitrihana ho an'ny maodely fianarana lalina?
- 22. Inona no tianao holazaina amin'ny CNN?
- 23. Inona avy ireo sosona CNN maro?
- 24. Inona avy no vokatry ny fihoaram-pefy sy ny tsy fahampiana, ary ahoana no ahafahanao manalavitra izany?
- 25. Amin'ny fianarana lalina, inona ny RNN?
- 26. Farito ny Adam Optimizer
- 27. Autoencoders lalina: inona izy ireo?
- 28. Inona no dikan'ny Tensor amin'ny Tensorflow?
- 29. Fanazavana momba ny grafofaonina
- 30. Generative adversarial networks (GANs): inona moa izany?
- 31. Ahoana no hisafidiananao ny isan'ny neurônina sy ny sosona miafina hampidirina ao amin'ny tambazotra neural rehefa mamolavola ny maritrano ianao?
- 32. Inona avy ireo karazana tambajotra neural ampiasaina amin'ny fianarana fanamafisana lalina?
- Famaranana
Ny fianarana lalina dia tsy hevitra vaovao. Ny tamba-jotra neural artifisialy no hany fototra amin'ny ampahany amin'ny fianarana milina fantatra amin'ny anarana hoe fianarana lalina.
Ny fianarana lalina dia mimika ao amin'ny atidohan'olombelona, toy ny tambajotra neural, satria noforonina hanahaka ny atidohan'olombelona izy ireo.
Efa nisy izany hatry ny ela. Amin'izao fotoana izao, miresaka momba izany ny rehetra satria tsy manana hery fanodinana na angona betsaka toy ny ankehitriny isika.
Tao anatin'ny 20 taona lasa, nipoitra ny fianarana lalina sy ny fianarana milina vokatry ny fisondrotry ny fahaizan'ny fanodinana.
Mba hanampiana anao hiomana amin'ny fanontaniana mety hatrehanao rehefa mitady asa nofinofinao, ity lahatsoratra ity dia hitarika anao amin'ny fanontaniana fanadihadiana lalina momba ny fianarana, manomboka amin'ny tsotra ka hatramin'ny sarotra.
1. Inona marina no atao hoe Deep Learning?
Raha manatrika a fianarana lalina dinidinika, tsy isalasalana fa azonao ny atao hoe fianarana lalina. Ny mpanadinadina anefa dia manantena anao hanome valiny amin'ny antsipiriany miaraka amin'ny fanoharana ho valin'io fanontaniana io.
Mba hampiofanana ny tambajotra vaovao ho an'ny fianarana lalina dia tsy maintsy ampiasaina ny angon-drakitra voarindra na tsy voarindra. Mba hahitana lamina sy toetra miafina, dia manao dingana sarotra (ohatra, manavaka ny sarin'ny saka sy ny an'ny alika).
2. Inona no mampiavaka ny fianarana lalina amin'ny fianarana milina?
Amin'ny maha sampan'ny faharanitan-tsaina artifisialy fantatra amin'ny hoe fianarana milina, dia manofana solosaina mampiasa angona sy teknika statistika ary algorithm izahay mba hihatsara kokoa rehefa mandeha ny fotoana.
Amin'ny lafiny iray amin'ny fianarana milina, ny fianarana lalina dia maka tahaka ny rafitry ny tambajotra neural hita ao amin'ny atidohan'olombelona.
3. Inona no fahalalanao amin'izao fotoana izao momba ny tambajotra neural?
Ny rafitra artifisialy fantatra amin'ny anarana hoe tambajotra neural dia mitovy amin'ny tambajotra neural organika hita ao amin'ny vatan'olombelona.
Mampiasa teknika mitovy amin'ny fomba ny atidoha Ny tamba-jotra neural dia fitambarana algorithm izay mikendry ny hamantatra ny fifandraisana fototra amin'ny angona iray.
Ireo rafitra ireo dia mahazo fahalalana manokana momba ny asa amin'ny alàlan'ny fampiharihariana ny tenany amin'ny angon-drakitra sy ohatra isan-karazany, fa tsy amin'ny fanarahana fitsipika manokana momba ny asa.
Ny hevitra dia ny hoe raha tokony hanana fahatakarana efa nomanina mialoha momba ireo tahirin-kevitra ireo ny rafitra, dia mianatra manavaka toetra amin'ny angon-drakitra omena azy ny rafitra.
Ireo sosona tambajotra telo izay matetika ampiasaina amin'ny tambajotra Neural dia ireto manaraka ireto:
- sosona fampidirana
- sosona miafina
- sosona Output
4. Inona marina no atao hoe perceptron?
Ny neuron biolojika hita ao amin'ny atidohan'olombelona dia azo oharina amin'ny perceptron. Fampidirana marobe no raisin'ny perceptron, izay avy eo dia manao fanovana sy fiasa maro ary mamoaka vokatra.
Modely tsipika antsoina hoe perceptron no ampiasaina amin'ny fanasokajiana binary. Izy io dia manao simulate neuron miaraka amin'ny fampidirana isan-karazany, samy manana lanja hafa.
Ny neuron dia manao kajy asa iray amin'ny fampiasana ireo fampidirana lanja ireo ary mamoaka ny valiny.
5. Inona marina no atao hoe tambazotra neural lalina?
Ny tamba-jotra neural lalina dia tambazotra neural artifisialy (ANN) misy sosona maromaro eo anelanelan'ny sosona fidirana sy fivoahana (DNN).
Ny tambajotra neural lalina dia tambajotra neural architecture lalina. Ny teny hoe "lalina" dia manondro fiasa misy ambaratonga sy singa maro ao anaty sosona iray. Ny modely marina kokoa dia azo noforonina amin'ny alàlan'ny fampitomboana sosona bebe kokoa sy lehibe kokoa mba hisambotra lamina lehibe kokoa.
6. Inona marina no atao hoe Multilayer Perceptron (MLP)?
Misy sosona fampidirana, miafina ary famoahana ao amin'ny MLPs, toy ny amin'ny tambajotra neural. Izy io dia namboarina mitovy amin'ny perceptron tokana misy sosona iray na maromaro miafina.
Ny vokatra binary amin'ny perceptron sosona tokana dia tsy afaka manasokajy kilasy afa-misaraka amin'ny tsipika (0,1), fa ny MLP kosa dia afaka manasokajy kilasy tsy an-tariby.
7. Inona no tanjon'ny asa fampahavitrihana amin'ny tambajotra neural?
Ny asa fampahavitrihana dia mamaritra raha tokony hihetsika amin'ny ambaratonga fototra indrindra ny neuron iray na tsia. Ny asa fampahavitrihana rehetra dia afaka manaiky ny tombam-bidin'ny fampidirana miampy fitongilanana ho fampidirana. Ny fiasan'ny fampahavitrihana dia misy ny fiasa dingana, ny Sigmoid, ny ReLU, ny Tanh, ary ny Softmax.
8. Inona marina no atao hoe gradient descent?
Ny fomba tsara indrindra amin'ny fampihenana ny fampiasam-bola na ny fahadisoana dia ny fidinana miandalana. Ny fitadiavana ny kely indrindra eo an-toerana-eo an-toerana no tanjona. Izany dia mamaritra ny lalana tokony halehan'ny modely mba hampihenana ny fahadisoana.
9. Inona marina ny fiasan'ny vidiny?
Ny fiasan'ny sarany dia metrika iray hanombanana ny fahombiazan'ny modelyo; antsoina hoe “fatiantoka” na “fahadisoana” izy io indraindray. Mandritra ny backpropagation dia ampiasaina izy io mba hanombanana ny hadisoan'ny sosona output.
Araraotinay izany tsy fahatomombanana izany mba hampandrosoana ny fizotry ny fanofanana ny tambajotra neural amin'ny alàlan'ny fanosehana azy hiverina amin'ny alàlan'ny tambajotra neural.
10. Ahoana no ahafahan'ny tambajotra lalina kokoa noho ny marivo?
Ny sosona miafina dia ampiana amin'ny tambajotra neural ankoatry ny sosona fampidirana sy famoahana. Eo anelanelan'ny sosona fampidirana sy fivoahana, ny tambajotra neural marivo dia mampiasa sosona miafina tokana, fa ny tambajotra neural lalina kosa dia mampiasa ambaratonga maro.
Ny tambajotra marivo dia mitaky mari-pamantarana maromaro mba hahafahana miditra amin'ny asa rehetra. Ny tambajotra lalina dia afaka mifanentana tsara kokoa amin'ny fiasa na dia amin'ny isa kely aza satria misy sosona maromaro.
Ny tambajotra lalina izao no tiana noho ny fahaizany miasa amin'ny karazana modeling data rehetra, na ho an'ny kabary na ny fanekena sary.
11. Farito ny fampielezana mandroso.
Ampitaina miaraka amin'ny lanja mankany amin'ny sosona nalevina ny fampidirana ao anatin'ny dingana iray antsoina hoe fampielezam-peo.
Ny voka-dratsin'ny fampahavitrihana dia kajy isaky ny sosona nalevina alohan'ny hirosoana amin'ny sosona manaraka.
Ny dingana dia manomboka amin'ny sosona fampidirana ary mandroso mankany amin'ny sosona vokatra farany, noho izany ny anarana fampielezam-peo.
12. Inona no atao hoe backpropagation?
Rehefa amboarina ao amin'ny tambajotra neural ny lanja sy ny fitongilanana, ny backpropagation dia ampiasaina hampihenana ny fiasan'ny vidiny amin'ny fijerena aloha ny fiovan'ny sanda.
Ny fahafantarana ny gradient amin'ny sosona miafina tsirairay dia manamora ny fanaovana kajy io fiovana io.
Ny dingana, fantatra amin'ny anarana hoe backpropagation, dia manomboka eo amin'ny sosona mivoaka ary mihemotra mankany amin'ny sosona fampidirana.
13. Ao anatin'ny tontolon'ny fianarana lalina, ahoana no ahafantaranao ny gradient clipping?
Ny Gradient Clipping dia fomba iray hamahana ny olan'ny gradient mipoapoaka izay mipoitra mandritra ny backpropagation (toe-javatra iray izay miangona ny gradients diso lehibe rehefa mandeha ny fotoana, mitarika amin'ny fanitsiana lehibe amin'ny lanjan'ny modely amin'ny tambajotra neural mandritra ny fiofanana).
Olana mipoitra rehefa mihalehibe loatra ny gradients mandritra ny fiofanana, ka mahatonga ny modely tsy milamina. Raha toa ka nihoatra ny elanelana andrasana ny gradient, dia atosiky singa isaky ny singa mankany amin'ny sanda kely indrindra na ambony efa voafaritra mialoha.
Manatsara ny fitoniana isa amin'ny tambazotra neural mandritra ny fiofanana ny fametahana gradient, saingy misy fiatraikany kely amin'ny fahombiazan'ilay modely.
14. Inona no atao hoe Softmax sy ReLU Functions?
Ny asa fampahavitrihana antsoina hoe Softmax dia mamokatra vokatra eo anelanelan'ny 0 sy 1. Ny vokatra tsirairay dia zaraina mba ho iray ny fitambaran'ny vokatra rehetra. Ho an'ny sosona vokatra, Softmax dia ampiasaina matetika.
Rectified Linear Unit, indraindray fantatra amin'ny anarana hoe ReLU, no asa fampahavitrihana be mpampiasa indrindra. Raha tsara ny X, dia mamoaka X izy, raha tsy izany dia mamoaka zero. ReLU dia ampiharina tsy tapaka amin'ny sosona nalevina.
15. Afaka ampiofanina amin'ny 0 daholo ve ny maodelin'ny tambazotra neural?
Ny tamba-jotra neural dia tsy hianatra hamita asa iray na oviana na oviana, noho izany dia tsy azo atao ny mampiofana modely amin'ny fanombohana ny lanjany rehetra ho 0.
Ny derivatives dia hitoetra ho mitovy ho an'ny lanja rehetra ao amin'ny W [1] raha toa ka manomboka amin'ny aotra ny lanja rehetra, izay hahatonga ny neurônina hianatra ireo endri-javatra mitovy.
Tsy ny fanombohana fotsiny ny lanja ho 0, fa amin'ny endrika tsy miovaova dia mety hiteraka vokatra ambany.
16. Inona no mampiavaka ny vanim-potoana iray amin'ny andiany sy ny fiverenana?
Ny endrika isan-karazany amin'ny fanodinana angon-drakitra sy ny teknika fidinana miandalana dia ahitana ny batch, ny famerimberenana ary ny vanim-potoana. Ny Epoch dia misy tambajotra neural indray mandeha miaraka amin'ny angona feno, na mandroso na miverina.
Mba hanomezana valiny azo itokisana, dia alefa imbetsaka ny angon-drakitra satria lehibe loatra ka tsy azo alefa amin'ny andrana tokana.
Ity fanao amin'ny fampandehanana miverimberina angon-drakitra kely amin'ny alàlan'ny tambajotra neural ity dia antsoina hoe iteration. Mba hiantohana fa mamakivaky tsara ny tambajotra neural ny angon-drakitra, dia azo zaraina ho andiany maromaro izy io, izay antsoina hoe batching.
Miankina amin'ny haben'ny fanangonam-baovao, ireo fomba telo rehetra — vanim-potoana, famerimberenana ary haben'ny batch — dia tena fomba ampiasana ny algorithm gradient descent.
17. Inona no atao hoe Normalization sy miala amin'ny Batch?
Ny fialana dia manakana ny fihoaran'ny angon-drakitra amin'ny alàlan'ny fanesorana kisendrasendra ny tambazotra hita maso sy miafina (matetika ny 20 isan-jaton'ny nodes). Mampitombo avo roa heny ny isan'ny iterations ilaina mba hampitambatra ny tambajotra.
Amin'ny alàlan'ny fampandehanana ny fidirana ao amin'ny sosona tsirairay mba hananana ny fampahavitrihana ny vokatra amin'ny zero sy ny fivilian-dàlana mahazatra iray, ny normalization batch dia paikady hanatsarana ny fampisehoana sy ny fahamarinan'ny tambajotra neural.
18. Inona no manasaraka ny gradient stochastic sy ny gradient batch?
Fidinan'ny Gradient Batch:
- Ny angon-drakitra feno dia ampiasaina hanamboarana ny gradient ho an'ny gradient batch.
- Ny habetsahan'ny angon-drakitra sy ny fanavaozana miadana dia manasarotra ny fifandonana.
Fidinana gradient Stochastic:
- Ny gradient stochastic dia mampiasa santionany tokana mba hanombanana ny gradient.
- Noho ny fiovan'ny lanja matetika kokoa dia mivadika haingana kokoa noho ny gradient batch izy.
19. Nahoana no zava-dehibe ny hampidirana ireo tsy tsipika amin'ny tambajotra neural?
Na firy na firy ny sosona, ny tamba-jotra neural dia hihetsika toy ny perceptron raha tsy misy ny tsy misy tsipika, ka ny vokatra dia miankina amin'ny fidirana.
Raha lazaina amin'ny fomba hafa, ny tamba-jotra neural misy sosona n sy m singa miafina ary ny fiasan'ny fampahavitrihana linear dia mitovy amin'ny tamba-jotra neural linear tsy misy sosona miafina ary miaraka amin'ny fahaizana mamantatra ny sisintany fisarahana amin'ny tsipika fotsiny.
Raha tsy misy tsy misy linearity, ny tambajotra neural dia tsy afaka mamaha olana sarotra ary manasokajy tsara ny fampidirana.
20. Inona no atao hoe tensor amin'ny fianarana lalina?
Ny array multidimensional fantatra amin'ny anarana hoe tensor dia miasa ho toy ny generalization ny matrices sy vectors. Rafitra angon-drakitra tena ilaina ho an'ny fianarana lalina izany. Ny lasy N-dimensional amin'ny karazana data fototra dia ampiasaina hanehoana tensor.
Ny singa tsirairay amin'ny tensor dia manana karazana data mitovy, ary fantatra foana io karazana data io. Mety ho sombiny amin'ilay endrika ihany—izany hoe, firy ny refy misy sy ny haben'ny tsirairay—dia fantatra.
Amin'ny toe-javatra izay fantatra tanteraka ny fampidirana, ny ankamaroan'ny asa dia mamokatra tensor fantatra tanteraka; Amin'ny toe-javatra hafa, ny endriky ny tensor dia azo apetraka mandritra ny fanatanterahana ny grafika.
21. Ahoana no hisafidiananao ny asa fampahavitrihana ho an'ny maodely fianarana lalina?
- Misy dikany ny mampiasa asa fampahavitrihana linear raha tena misy ny vokatra tsy maintsy andrasana.
- Ny fiasa Sigmoid dia tokony hampiasaina raha toa ka mety ho kilasy binary ny vokatra tsy maintsy vinavinaina.
- Ny asa Tanh dia azo ampiasaina raha misy fanasokajiana roa ny vokatra novinavinaina.
- Noho ny fahamoran'ny kajy dia azo ampiharina amin'ny toe-javatra maro ny asa ReLU.
22. Inona no tianao holazaina amin'ny CNN?
Ny tambajotra neural lalina izay manam-pahaizana manokana amin'ny fanombanana sary hita maso dia ahitana tambajotra neural convolutional (CNN, na ConvNet). Eto, fa tsy amin'ny tambajotra neural izay misy vector maneho ny fampidirana, ny fampidirana dia sary maromaro misy fantsona.
Ny perceptrons multilayer dia ampiasain'ny CNN amin'ny fomba manokana izay mitaky fanodinana kely.
23. Inona avy ireo sosona CNN maro?
Layer Convolutional: Ny sosona lehibe dia ny sosona convolutional, izay manana sivana azo ianarana isan-karazany sy sehatra fandraisana. Ity sosona voalohany ity dia maka ny angon-drakitra fampidirana ary mamoaka ny toetrany.
ReLU Layer: Amin'ny alàlan'ny fanaovana ny tamba-jotra tsy misy tsipika, io sosona io dia mamadika ny piksela ratsy ho aotra.
Sosona famoriam-bola: Amin'ny alàlan'ny fanamaivanana ny fikirakirana sy ny firafitry ny tambajotra, dia manamaivana tsikelikely ny haben'ny fisoloan-tena ny sosona fanangonana. Max pooling no fomba fampiasa indrindra amin'ny famoriam-bola.
24. Inona avy no vokatry ny fihoaram-pefy sy ny tsy fahampiana, ary ahoana no ahafahanao manalavitra izany?
Izany dia fantatra amin'ny hoe overfitting rehefa mianatra ny pitsopitsony sy ny tabataba ao amin'ny angon-drakitra fanofanana ny maodely iray ka misy fiantraikany ratsy amin'ny fampiasan'ny modely ny angona vaovao.
Azo inoana kokoa ny hitranga amin'ny maodely tsy andalana izay azo ampifanarahana kokoa rehefa mianatra asa tanjona. Ny modely dia azo ampiofanina hamantatra ny fiara sy ny kamiao, saingy mety ho afaka hamantatra fiara manana endrika boaty manokana izy io.
Noho ny fanofanana amin'ny karazana kamiao iray ihany, dia mety tsy ho hitan'ny kamiao fisaka. Amin'ny angona fanofanana, ny modely dia miasa tsara, fa tsy amin'ny tontolo tena izy.
Ny maodely tsy ampy fitaovana dia manondro iray izay tsy ampy fiofanana momba ny angona na afaka manao ankapobeny amin'ny vaovao vaovao. Mitranga matetika izany rehefa ampiofanina miaraka amin'ny angona tsy ampy na tsy marina ny modely iray.
Ny fahitsiana sy ny fampisehoana dia samy iharan'ny tsy fahampiana.
Ny famerenana ny angon-drakitra mba hanombanana ny fahamarinan'ny maodely (K-fold cross-validation) sy ny fampiasana angona fanamarinana hanombanana ny maodely dia fomba roa hialana amin'ny overfitting sy underfitting.
25. Amin'ny fianarana lalina, inona ny RNN?
Ny tambajotra neural miverimberina (RNNs), karazana tambajotra neural artifisialy mahazatra, dia mandeha amin'ny fanafohezana RNN. Izy ireo dia ampiasaina amin'ny fanodinana fototarazo, sora-tanana, lahatsoratra ary filaharan'ny angona, ankoatra ny zavatra hafa. Ho an'ny fiofanana ilaina dia mampiasa backpropagation ny RNN.
26. Farito ny Adam Optimizer
Adam optimizer, fantatra ihany koa amin'ny hoe adaptive momentum, dia teknika fanatsarana novolavolaina mba hiatrehana toe-javatra mitabataba miaraka amin'ny gradients kely.
Ho fanampin'ny fanomezana fanavaozam-baovao isan-parametra ho an'ny fifanampiana haingana kokoa, ny Adam optimizer dia manatsara ny fifanampiana amin'ny alàlan'ny tanjaka, miantoka fa tsy ho voafandrika ao amin'ny teboka lasely ny modely iray.
27. Autoencoders lalina: inona izy ireo?
Deep autoencoder dia anarana iombonana ho an'ny tambajotram-pinoana lalina roa symmetrika izay amin'ny ankapobeny dia misy sosona efatra na dimy marivo ho an'ny antsasaky ny tambajotra ary andiany efatra na dimy sosona ho an'ny antsasany decoding.
Ireo sosona ireo no fototry ny tambajotram-pinoana lalina ary voafehin'ny milina Boltzmann. Aorian'ny RBM tsirairay dia misy autoencoder lalina mampihatra fanovana binary amin'ny angona MNIST.
Izy ireo dia azo ampiasaina amin'ny angon-drakitra hafa izay tiana kokoa ny fanovana Gaussian fanitsiana ny RBM.
28. Inona no dikan'ny Tensor amin'ny Tensorflow?
Fanontaniana fanadihadiana lalina hafa ity izay apetraka matetika. Ny tensor dia foto-kevitra matematika izay aseho ho toy ny laharan-tariby avo kokoa.
Tensors dia ireo angon-drakitra ireo izay omena ho fampidirana amin'ny tambajotra neural ary manana habe sy laharana isan-karazany.
29. Fanazavana momba ny grafofaonina
Ny fototry ny TensorFlow dia ny fananganana grafika kajy. Ny node tsirairay dia miasa amin'ny tambajotran'ny nodes, izay misy ny node ho an'ny asa matematika sy ny sisiny ho an'ny tensor.
Indraindray izy io dia antsoina hoe "DataFlow Graph" satria mikoriana amin'ny endrika kisary ny angona.
30. Generative adversarial networks (GANs): inona moa izany?
Ao amin'ny Deep Learning, ny modeling generative dia vita amin'ny fampiasana tambajotra adversarial generative. Izy io dia asa tsy misy fanaraha-maso izay ahitana ny vokatra amin'ny famantarana ny lamina ao amin'ny angona fampidirana.
Ny fanavakavahana dia ampiasaina hanasokajiana ireo tranga vokarin'ny mpamokatra, fa ny mpamokatra kosa dia ampiasaina hamokarana ohatra vaovao.
31. Ahoana no hisafidiananao ny isan'ny neurônina sy ny sosona miafina hampidirina ao amin'ny tambazotra neural rehefa mamolavola ny maritrano ianao?
Noho ny fanamby ara-barotra, ny isan'ny neurons sy ny sosona miafina ilaina amin'ny fananganana rafitra tambajotra neural dia tsy azo faritana amin'ny fitsipika henjana sy haingana.
Ao amin'ny tambajotra neural, ny haben'ny sosona miafina dia tokony hianjera eo afovoan'ny haben'ny sosona fampidirana sy famoahana.
Ny fanombohana ny famoronana tambajotra neural dia azo tanterahina amin'ny fomba tsotra vitsivitsy, na izany aza:
Manomboka amin'ny fitsapana rafitra fototra sasany hahitana izay mety ho tsara indrindra ho an'ny angona manokana mifototra amin'ny traikefa teo aloha miaraka amin'ny tambajotra neural amin'ny toe-javatra tena izy mitovitovy amin'izany no fomba tsara indrindra hiatrehana ny fanamby amin'ny fanodinkodinana vinavina rehetra.
Ny fikirakirana tambajotra dia azo fidina mifototra amin'ny fahalalan'ny olona iray momba ny sehatry ny olana sy ny traikefan'ny tambajotra neural teo aloha. Rehefa manombana ny fananganana tambajotra neural, ny isan'ny sosona sy ny neurônina ampiasaina amin'ny olana mifandraika dia toerana tsara hanombohana.
Tokony hampitomboina tsikelikely ny fahasarotan'ny tambajotra neural mifototra amin'ny vokatra voavinavina sy ny fahamarinany, manomboka amin'ny famolavolana tambajotra neural tsotra.
32. Inona avy ireo karazana tambajotra neural ampiasaina amin'ny fianarana fanamafisana lalina?
- Ao amin'ny paradigma fianarana milina antsoina hoe fianarana fanamafisana, ny maodely dia miasa mba hampitombo ny hevitra momba ny valisoa mitambatra, toy ny ataon'ny zavamananaina.
- Ny lalao sy ny fiara mitondra tena dia samy lazaina ho olana misy fanamafisana fampandrosoana.
- Ny efijery dia ampiasaina ho fampidirana raha toa ka lalao ny olana haseho. Mba hamokarana vokatra ho an'ny dingana manaraka, ny algorithm dia maka ny piksel ho fampidirana ary manodina azy ireo amin'ny alàlan'ny tamba-jotra neural convolutional.
- Ny vokatry ny fihetsiky ny modely, na tsara na ratsy, dia miasa ho toy ny fanamafisana.
Famaranana
Ny fianarana lalina dia nitombo ny lazany nandritra ny taona maro, miaraka amin'ny fampiharana amin'ny sehatra indostrialy rehetra.
Mihamaro ny orinasa mitady manam-pahaizana mahay izay afaka mamolavola modely izay mamerina ny fitondrantenan'olombelona amin'ny alàlan'ny fianarana lalina sy ny fomba fianarana milina.
Ireo mpifaninana izay mampitombo ny fahaiza-manaony sy mitazona ny fahalalany momba ireo teknolojia avo lenta ireo dia afaka mahita karazana asa maro miaraka amin'ny karama tsara.
Azonao atao ny manomboka amin'ny dinidinika amin'izao fotoana izao fa azonao tsara ny fomba hamaliana ny sasany amin'ireo fanontaniana fanadihadiana lalina momba ny fianarana lalina indrindra. Ataovy ny dingana manaraka mifototra amin'ny tanjonao.
Tsidiho ny Hashdork's Andian-dresaka hiomanana amin'ny dinidinika.
Leave a Reply