Werrej[Aħbi][Uri]
- 1. X'inhu eżattament it-Tagħlim Profond?
- 2. X'jiddistingwi t-Tagħlim Profond mit-Tagħlim Magni?
- 3. X'inhu l-fehim attwali tiegħek tan-netwerks newrali?
- 4. X'inhu eżattament perceptron?
- 5. X'inhu eżattament netwerk newrali profond?
- 6. X'inhu Eżattament Perceptron Multilayer (MLP)?
- 7. X'għan għandhom il-funzjonijiet ta 'attivazzjoni f'netwerk newrali?
- 8. X'inhu Eżattament Inżul Gradjent?
- 9. X'inhi eżattament il-funzjoni tal-ispiża?
- 10. Kif jistgħu n-netwerks fil-fond jegħlbu lil dawk baxxi?
- 11. Iddeskrivi l-propagazzjoni 'l quddiem.
- 12. X'inhu backpropagation?
- 13. Fil-kuntest tat-tagħlim fil-fond, kif tifhem il-qtugħ tal-gradjent?
- 14. X'inhuma l-Funzjonijiet Softmax u ReLU?
- 15. Jista' jiġi mħarreġ mudell ta' netwerk newrali bil-piżijiet kollha stabbiliti għal 0?
- 16. X'jiddistingwi epoka minn lott u iterazzjoni?
- 17. X'inhuma n-Normalizzazzjoni tal-lott u t-tneħħija?
- 18. X'jissepara l-Inżul tal-Gradjent Stokastiku mill-Inżul tal-Grajjent tal-lott?
- 19. Għaliex huwa kruċjali li jiġu inklużi non-linearitajiet fin-netwerks newrali?
- 20. X'inhu tensur fit-tagħlim profond?
- 21. Kif tagħżel il-funzjoni ta' attivazzjoni għal mudell ta' tagħlim profond?
- 22. X'tifhem b'CNN?
- 23. X'inhuma l-ħafna saffi tas-CNN?
- 24. X’inhuma l-effetti ta’ twaħħil żejjed u żejjed, u kif tista’ tevitahom?
- 25. Fit-tagħlim profond, x'inhu RNN?
- 26. Iddeskrivi l-Adam Optimizer
- 27. Deep autoencoders: x'inhuma?
- 28. X'ifisser Tensor f'Tensorflow?
- 29. Spjegazzjoni ta' graff komputazzjonali
- 30. Netwerks ġenerattivi kontradittorji (GANs): x'inhuma?
- 31. Kif se tagħżel in-numru ta 'newroni u saffi moħbija biex tinkludi fin-netwerk newrali hekk kif tiddisinja l-arkitettura?
- 32. Liema tipi ta 'netwerks newrali huma impjegati minn tagħlim ta' rinfurzar profond?
- konklużjoni
It-tagħlim fil-fond mhuwiex idea ġdida fjamanta. Netwerks newrali artifiċjali jservu bħala l-uniku pedament tas-subsett tat-tagħlim tal-magni magħruf bħala tagħlim fil-fond.
It-tagħlim fil-fond huwa mimika tal-moħħ tal-bniedem, bħalma huma n-netwerks newrali, peress li nħolqu biex jimitaw il-moħħ tal-bniedem.
Kien hemm dan għal xi żmien. F'dawn il-jiem, kulħadd qed jitkellem dwarha peress li m'għandniex qawwa ta' pproċessar jew data daqs kemm għandna issa.
Matul l-aħħar 20 sena, ħarġu tagħlim fil-fond u tagħlim bil-magni bħala riżultat taż-żieda drammatika fil-kapaċità tal-ipproċessar.
Sabiex tgħinek tipprepara għal kwalunkwe inkjesta li tista’ tiffaċċja meta tfittex ix-xogħol tal-ħolm tiegħek, din il-kariga tiggwidak permezz ta’ għadd ta’ mistoqsijiet ta’ intervisti ta’ tagħlim profond, li jvarjaw minn sempliċi sa kkumplikati.
1. X'inhu eżattament it-Tagħlim Profond?
Jekk qed tattendi a tagħlim fil-fond intervista, bla dubju tifhem x'inhu t-tagħlim fil-fond. L-intervistatur, madankollu, jantiċipa li inti tipprovdi tweġiba dettaljata flimkien ma 'illustrazzjoni bi tweġiba għal din il-mistoqsija.
Sabiex titħarreġ netwerks newrali għal tagħlim fil-fond, għandhom jintużaw ammonti sinifikanti ta' data organizzata jew mhux strutturata. Biex issib mudelli u karatteristiċi moħbija, tagħmel proċeduri kkumplikati (per eżempju, tiddistingwi l-immaġni ta 'qattus minn dik ta' kelb).
2. X'jiddistingwi t-Tagħlim Profond mit-Tagħlim Magni?
Bħala fergħa tal-intelliġenza artifiċjali magħrufa bħala tagħlim tal-magni, aħna nħarrġu kompjuters bl-użu tad-dejta u tekniki statistiċi u algoritmiċi sabiex dawn jitjiebu maż-żmien.
Bħala aspett ta tagħlim magna, it-tagħlim fil-fond jimita l-arkitettura tan-netwerk newrali li tidher fil-moħħ tal-bniedem.
3. X'inhu l-fehim attwali tiegħek tan-netwerks newrali?
Sistemi artifiċjali magħrufa bħala netwerks newrali jixbħu n-netwerks newrali organiċi li jinsabu fil-ġisem tal-bniedem mill-qrib ħafna.
Bl-użu ta 'teknika li tixbaħ kif il- moħħ uman funzjonijiet, netwerk newrali huwa ġabra ta 'algoritmi li għandu l-għan li jidentifika korrelazzjonijiet sottostanti f'biċċa dejta.
Dawn is-sistemi jiksbu għarfien speċifiku għall-kompitu billi jesponu lilhom infushom għal firxa ta 'settijiet ta' dejta u eżempji, aktar milli billi jsegwu xi regoli speċifiċi għall-kompitu.
L-idea hija li minflok ma jkollha fehim ipprogrammat minn qabel ta 'dawn is-settijiet ta' dejta, is-sistema titgħallem karatteristiċi ta 'distinzjoni mid-dejta li tiġi mitmugħa.
It-tliet saffi tan-netwerk li huma l-aktar komunement użati fin-Netwerks Newrali huma kif ġej:
- Saff tad-dħul
- Saff moħbi
- Saff tal-ħruġ
4. X'inhu eżattament perceptron?
In-newron bijoloġiku misjub fil-moħħ tal-bniedem huwa komparabbli ma' perceptron. Inputs multipli huma riċevuti mill-perceptron, li mbagħad iwettaq bosta trasformazzjonijiet u funzjonijiet u jipproduċi output.
Mudell lineari msejjaħ perceptron huwa impjegat fil-klassifikazzjoni binarja. Jissimula newron b'varjetà ta 'inputs, kull wieħed b'piż differenti.
In-newron jikkalkula funzjoni billi juża dawn l-inputs peżati u joħroġ ir-riżultati.
5. X'inhu eżattament netwerk newrali profond?
Netwerk newrali profond huwa netwerk newrali artifiċjali (ANN) b'diversi saffi bejn is-saffi tad-dħul u tal-ħruġ (DNN).
Netwerks newrali profondi huma netwerks newrali ta 'arkitettura profonda. Il-kelma "fond" tirreferi għal funzjonijiet b'ħafna livelli u unitajiet f'saff wieħed. Jistgħu jinħolqu mudelli aktar preċiżi billi jiżdiedu aktar u saffi akbar biex jinqabdu livelli akbar ta 'mudelli.
6. X'inhu Eżattament Perceptron Multilayer (MLP)?
Is-saffi tad-dħul, moħbija u tal-ħruġ huma preżenti fl-MLPs, bħal fin-netwerks newrali. Huwa mibni b'mod simili għal perceptron b'saff wieħed b'saff moħbi wieħed jew aktar.
L-output binarju ta 'perceptron ta' saff wieħed jista 'jikkategorizza biss klassijiet separabbli lineari (0,1), filwaqt li MLP jista' jikklassifika klassijiet mhux lineari.
7. X'għan għandhom il-funzjonijiet ta 'attivazzjoni f'netwerk newrali?
Funzjoni ta 'attivazzjoni tiddetermina jekk newron għandux jattiva jew le fl-aktar livell fundamentali. Kwalunkwe funzjoni ta' attivazzjoni tista' taċċetta s-somma peżata tal-inputs flimkien mal-preġudizzju bħala input. Il-funzjonijiet ta 'attivazzjoni jinkludu l-funzjoni tal-pass, is-Sigmoid, ir-ReLU, it-Tanh, u s-Softmax.
8. X'inhu Eżattament Inżul Gradjent?
L-aħjar approċċ biex tiġi minimizzata funzjoni ta 'spejjeż jew żball huwa l-inżul tal-gradjent. Is-sejba tal-minimi lokali-globali ta' funzjoni hija l-għan. Dan jispeċifika t-triq li l-mudell għandu jsegwi biex jimminimizza l-iżball.
9. X'inhi eżattament il-funzjoni tal-ispiża?
Il-funzjoni tal-ispiża hija metrika biex tivvaluta kemm il-mudell tiegħek jaħdem tajjeb; kultant huwa magħruf bħala "telf" jew "żball." Matul backpropagation, huwa utilizzat biex jiġi kkalkulat l-iżball tas-saff tal-output.
Aħna nisfruttaw dik l-ineżattezza biex inkomplu nkomplu l-proċessi ta' taħriġ tan-netwerk newrali billi nimbottawh lura fin-netwerk newrali.
10. Kif jistgħu n-netwerks fil-fond jegħlbu lil dawk baxxi?
Saffi moħbija huma miżjuda ma 'netwerks newrali minbarra saffi ta' input u output. Bejn is-saffi ta' input u output, in-netwerks newrali baxxi jimpjegaw saff wieħed moħbi, filwaqt li n-netwerks newrali profondi jużaw bosta livelli.
Netwerk baxx jeħtieġ diversi parametri sabiex ikun jista' jidħol fi kwalunkwe funzjoni. Netwerks profondi jistgħu jaqdu aħjar funzjonijiet anke b'numru żgħir ta 'parametri peress li jinkludu diversi saffi.
Netwerks profondi issa huma preferuti minħabba l-versatilità tagħhom biex jaħdmu ma 'kwalunkwe tip ta' mmudellar tad-dejta, kemm jekk ikun għar-rikonoxximent tad-diskors jew tal-istampa.
11. Iddeskrivi l-propagazzjoni 'l quddiem.
L-inputs huma trażmessi flimkien ma 'piżijiet lis-saff midfun fi proċess magħruf bħala propagazzjoni ta' trażmissjoni.
L-output tal-funzjoni ta 'attivazzjoni huwa kkalkulat f'kull saff midfun qabel l-ipproċessar jista' jkompli fis-saff li ġej.
Il-proċess jibda fis-saff tal-input u jimxi lejn is-saff tal-output aħħari, u b'hekk l-isem propagazzjoni 'l quddiem.
12. X'inhu backpropagation?
Meta l-piżijiet u l-preġudizzji huma aġġustati fin-netwerk newrali, backpropagation tintuża biex tnaqqas il-funzjoni tal-ispiża billi l-ewwel tosserva kif jinbidel il-valur.
Il-fehim tal-gradjent f'kull saff moħbi jagħmel il-kalkolu ta 'din il-bidla sempliċi.
Il-proċess, magħruf bħala backpropagation, jibda fis-saff tal-output u jimxi lura lejn is-saffi tal-input.
13. Fil-kuntest tat-tagħlim fil-fond, kif tifhem il-qtugħ tal-gradjent?
Gradient Clipping huwa metodu biex tissolva l-kwistjoni ta 'gradjenti li jisplodu li jinqalgħu waqt il-propagazzjoni b'lura (kundizzjoni li fiha gradjenti sinifikanti mhux korretti jakkumulaw maż-żmien, li jwassal għal aġġustamenti sinifikanti għall-piżijiet tal-mudell tan-netwerk newrali waqt it-taħriġ).
Il-gradjenti li jisplodu hija kwistjoni li tqum meta l-gradjenti jsiru kbar wisq waqt it-taħriġ, u b'hekk il-mudell ikun instabbli. Jekk il-gradjent ikun qasam il-medda mistennija, il-valuri tal-gradjent huma mbuttati element b'element għal valur minimu jew massimu predefinit.
Il-qtugħ tal-gradjent isaħħaħ l-istabbiltà numerika ta 'netwerk newrali waqt it-taħriġ, iżda għandu impatt minimu fuq il-prestazzjoni tal-mudell.
14. X'inhuma l-Funzjonijiet Softmax u ReLU?
Funzjoni ta 'attivazzjoni msejħa Softmax tipproduċi output fil-medda bejn 0 u 1. Kull output huwa maqsum sabiex is-somma tal-outputs kollha tkun waħda. Għas-saffi tal-output, Softmax huwa impjegat ta 'spiss.
Rectified Linear Unit, kultant magħrufa bħala ReLU, hija l-aktar funzjoni ta 'attivazzjoni użata. Jekk X huwa pożittiv, joħroġ X, inkella joħroġ żerijiet. ReLU jiġi applikat regolarment għal saffi midfuna.
15. Jista' jiġi mħarreġ mudell ta' netwerk newrali bil-piżijiet kollha stabbiliti għal 0?
In-netwerk newrali qatt mhu se jitgħallmu jlesti xogħol partikolari, għalhekk mhux possibbli li jitħarreġ mudell billi jinizjalizza l-piżijiet kollha għal 0.
Id-derivattivi jibqgħu l-istess għal kull piż f'W [1] jekk il-piżijiet kollha jiġu inizjalizzati għal żero, li jirriżulta f'newroni jitgħallmu l-istess karatteristiċi b'mod iterattiv.
Mhux sempliċiment inizjalizza l-piżijiet għal 0, iżda għal kwalunkwe forma ta 'kostanti x'aktarx tirriżulta f'riżultat subpar.
16. X'jiddistingwi epoka minn lott u iterazzjoni?
Forom differenti ta 'settijiet ta' ipproċessar ta 'dejta u tekniki ta' niżla tal-gradjent jinkludu lott, iterazzjoni, u epoch. Epoch tinvolvi netwerk newrali darba permezz ta 'sett ta' dejta sħiħ, kemm 'il quddiem kif ukoll lura.
Sabiex jiġu pprovduti riżultati affidabbli, is-sett tad-dejta spiss jgħaddi diversi drabi peress li huwa kbir wisq biex jgħaddi f'prova waħda.
Din il-prattika li titħaddem ripetutament kwantità żgħira ta 'dejta permezz ta' netwerk newrali tissejjaħ iterazzjoni. Biex tiggarantixxi li s-sett tad-dejta jaqsam b'suċċess in-netwerks newrali, jista 'jinqasam f'numru ta' lottijiet jew sottogruppi, li huwa magħruf bħala batching.
Skont id-daqs tal-ġbir tad-dejta, it-tliet metodi kollha—epoka, iterazzjoni, u daqs tal-lott — huma essenzjalment modi kif tuża l- algoritmu tal-inżul tal-gradjent.
17. X'inhuma n-Normalizzazzjoni tal-lott u t-tneħħija?
It-tneħħija tipprevjeni t-twaħħil żejjed tad-dejta billi tneħħi b'mod każwali l-unitajiet tan-netwerk kemm viżibbli kif ukoll moħbija (tipikament twaqqa 20 fil-mija tan-nodi). Jirdoppja n-numru ta 'iterazzjonijiet meħtieġa biex in-netwerk jikkonverġi.
Billi jiġu normalizzati l-inputs f'kull saff biex ikollhom attivazzjoni medja tal-output ta 'żero u devjazzjoni standard ta' wieħed, in-normalizzazzjoni tal-lott hija strateġija biex ittejjeb il-prestazzjoni u l-istabbiltà tan-netwerks newrali.
18. X'jissepara l-Inżul tal-Gradjent Stokastiku mill-Inżul tal-Grajjent tal-lott?
Inżul Gradjent tal-lott:
- Is-sett tad-dejta komplut jintuża biex jinbena l-gradjent għall-gradjent tal-lott.
- L-ammont enormi ta 'data u l-piżijiet ta' aġġornament bil-mod jagħmlu l-konverġenza diffiċli.
Inżul tal-Gradjent Stokastiku:
- Il-gradjent stokastiku juża kampjun wieħed biex jikkalkula l-gradjent.
- Minħabba l-bidliet fil-piż aktar frekwenti, jikkonverġu b'mod sinifikanti aktar malajr mill-gradjent tal-lott.
19. Għaliex huwa kruċjali li jiġu inklużi non-linearitajiet fin-netwerks newrali?
Ma jimpurtax kemm hemm saffi, netwerk newrali se jġib ruħu bħal perceptron fin-nuqqas ta 'non-linearitajiet, u jagħmel l-output dipendenti b'mod lineari fuq l-input.
Fi kliem ieħor, netwerk newrali b'n saffi u m unitajiet moħbija u funzjonijiet ta 'attivazzjoni lineari huwa ekwivalenti għal netwerk newrali lineari mingħajr saffi moħbija u bil-kapaċità li jiskopri fruntieri ta' separazzjoni lineari biss.
Mingħajr non-linearitajiet, netwerk newrali ma jistax isolvi kwistjonijiet ikkumplikati u jikkategorizza b'mod preċiż l-input.
20. X'inhu tensur fit-tagħlim profond?
Array multidimensjonali magħruf bħala tensor iservi bħala ġeneralizzazzjoni ta 'matriċi u vettori. Hija struttura tad-dejta kruċjali għat-tagħlim profond. Arrays N-dimensjonali ta 'tipi ta' data fundamentali huma użati biex jirrappreżentaw tensors.
Kull komponent tat-tensor għandu l-istess tip ta 'dejta, u dan it-tip ta' dejta huwa dejjem magħruf. Huwa possibbli li biċċa biss tal-forma—jiġifieri, kemm hemm dimensjonijiet u kemm hi kbira kull waħda—hija magħrufa.
F'sitwazzjonijiet meta l-inputs huma wkoll kompletament magħrufa, il-maġġoranza tal-operazzjonijiet jipproduċu tensors kompletament magħrufa; f'każijiet oħra, il-forma ta 'tensor tista' tiġi stabbilita biss waqt l-eżekuzzjoni tal-graff.
21. Kif tagħżel il-funzjoni ta' attivazzjoni għal mudell ta' tagħlim profond?
- Jagħmel sens li tuża funzjoni ta' attivazzjoni lineari jekk ir-riżultat li jrid jiġi antiċipat ikun attwali.
- Għandha tiġi utilizzata funzjoni Sigmoid jekk l-output li jrid jiġi mbassar huwa probabbiltà ta' klassi binarja.
- Funzjoni Tanh tista' tiġi utilizzata jekk l-output ipproġettat ikun fih żewġ klassifikazzjonijiet.
- Minħabba l-faċilità ta 'komputazzjoni tagħha, il-funzjoni ReLU hija applikabbli f'firxa wiesgħa ta' sitwazzjonijiet.
22. X'tifhem b'CNN?
Netwerks newrali profondi li jispeċjalizzaw fl-evalwazzjoni ta' xbihat viżwali jinkludu netwerks newrali konvoluzzjonali (CNN, jew ConvNet). Hawnhekk, aktar milli f'netwerks newrali fejn vettur jirrappreżenta l-input, l-input huwa stampa b'ħafna kanali.
Perceptrons b'ħafna saffi jintużaw b'mod speċjali minn CNNs li jirrikjedi ftit li xejn preproċessar.
23. X'inhuma l-ħafna saffi tas-CNN?
Saff konvoluzzjonali: Is-saff ewlieni huwa s-saff konvoluzzjonali, li għandu varjetà ta 'filtri li jistgħu jitgħallmu u qasam riċettiv. Dan is-saff inizjali jieħu d-dejta tal-input u jiġbed il-karatteristiċi tiegħu.
Saff ReLU: Billi jagħmel in-netwerks mhux lineari, dan is-saff jibdel pixels negattivi f'żero.
Saff ta 'ġbir: Billi jimminimizza l-ipproċessar u l-issettjar tan-netwerk, is-saff ta' ġbir gradwalment jimminimizza d-daqs spazjali tar-rappreżentazzjoni. Max pooling huwa l-aktar metodu użat ta 'pooling.
24. X’inhuma l-effetti ta’ twaħħil żejjed u żejjed, u kif tista’ tevitahom?
Dan huwa magħruf bħala overfitting meta mudell jitgħallem l-intricacies u l-istorbju fid-dejta tat-taħriġ sal-punt fejn jaffettwa b'mod negattiv l-użu tal-mudell ta 'dejta friska.
Huwa aktar probabbli li jiġri b'mudelli mhux lineari li huma aktar adattabbli waqt li jitgħallmu funzjoni ta 'għan. Mudell jista 'jiġi mħarreġ biex jiskopri karozzi u trakkijiet, iżda jista' jkun biss kapaċi jidentifika vetturi b'forma ta 'kaxxa partikolari.
Minħabba li kien imħarreġ biss fuq tip wieħed ta 'trakk, jista' ma jkunx kapaċi jiskopri trakk flatbed. Fuq id-dejta tat-taħriġ, il-mudell jaħdem tajjeb, iżda mhux fid-dinja attwali.
Mudell li ma jitwaħħalx biżżejjed jirreferi għal wieħed li mhux imħarreġ biżżejjed dwar id-dejta jew kapaċi jiġġeneralizza għal informazzjoni ġdida. Dan spiss iseħħ meta mudell ikun qed jiġi mħarreġ b'dejta insuffiċjenti jew mhux preċiża.
L-eżattezza u l-prestazzjoni huma t-tnejn kompromessi minn underfitting.
It-teħid mill-ġdid tad-dejta biex tiġi stmata l-eżattezza tal-mudell (validazzjoni inkroċjata ta’ K-folds) u l-użu ta’ sett ta’ data ta’ validazzjoni biex jiġi vvalutat il-mudell huma żewġ modi kif jiġu evitati t-twaħħil żejjed u t-twaħħil żejjed.
25. Fit-tagħlim profond, x'inhu RNN?
Netwerks newrali rikorrenti (RNNs), varjetà komuni ta 'netwerks newrali artifiċjali, imorru bl-abbrevjazzjoni RNN. Huma impjegati biex jipproċessaw ġenomi, kalligrafija, test, u sekwenzi tad-dejta, fost affarijiet oħra. Għat-taħriġ meħtieġ, RNNs jużaw backpropagation.
26. Iddeskrivi l-Adam Optimizer
Adam optimizer, magħruf ukoll bħala momentum adattiv, huwa teknika ta 'ottimizzazzjoni żviluppata biex timmaniġġja sitwazzjonijiet storbjużi bi gradjenti skarsi.
Minbarra li jipprovdi aġġornamenti għal kull parametru għal konverġenza aktar mgħaġġla, l-ottimizzatur Adam itejjeb il-konverġenza permezz tal-momentum, u jiżgura li mudell ma jinqabadx fil-punt tas-sarġ.
27. Deep autoencoders: x'inhuma?
Deep autoencoder huwa l-isem kollettiv għal żewġ netwerks simmetriċi ta 'twemmin profond li ġeneralment jinkludu erba' jew ħames saffi baxxi għan-nofs ta 'kodifikazzjoni tan-netwerk u sett ieħor ta' erba 'jew ħames saffi għan-nofs ta' dekodifikazzjoni.
Dawn is-saffi jiffurmaw il-pedament ta 'netwerks ta' twemmin profond u huma ristretti minn magni Boltzmann. Wara kull RBM, autoencoder profond japplika bidliet binarji għad-dataset MNIST.
Jistgħu jintużaw ukoll f'settijiet ta' dejta oħra fejn trasformazzjonijiet rettifikati Gaussian ikunu preferuti fuq RBM.
28. X'ifisser Tensor f'Tensorflow?
Din hija mistoqsija oħra ta' intervista ta' tagħlim profond li ssir regolarment. Tensor huwa kunċett matematiku li huwa viżwalizzat bħala arrays ta 'dimensjonali ogħla.
Tensors huma dawn l-arrays tad-dejta li huma pprovduti bħala input għan-netwerk newrali u għandhom diversi dimensjonijiet u klassifiki.
29. Spjegazzjoni ta' graff komputazzjonali
Il-pedament ta 'TensorFlow huwa l-kostruzzjoni ta' graff komputazzjoni. Kull nodu jiffunzjona f'netwerk ta' nodi, fejn in-nodi huma għal operazzjonijiet matematiċi u truf għal tensors.
Xi drabi tissejjaħ "Grafika tal-Fluss tad-Data" peress li d-data tiċċirkola fil-forma ta' graff.
30. Netwerks ġenerattivi kontradittorji (GANs): x'inhuma?
Fil-Deep Learning, l-immudellar ġenerattiv jitwettaq bl-użu ta' netwerks avversarji ġenerattivi. Huwa xogħol mhux sorveljat fejn ir-riżultat jiġi prodott billi jiġu identifikati mudelli fid-dejta tal-input.
Id-diskriminatur jintuża biex jikkategorizza l-istanzi prodotti mill-ġeneratur, filwaqt li l-ġeneratur jintuża biex jipproduċi eżempji ġodda.
31. Kif se tagħżel in-numru ta 'newroni u saffi moħbija biex tinkludi fin-netwerk newrali hekk kif tiddisinja l-arkitettura?
Minħabba sfida tan-negozju, in-numru preċiż ta 'newroni u saffi moħbija meħtieġa biex tinbena arkitettura ta' netwerk newrali ma jistax jiġi ddeterminat minn xi regoli iebsa u veloċi.
F'netwerk newrali, id-daqs tas-saff moħbi għandu jaqa 'x'imkien fin-nofs tad-daqs tas-saffi ta' input u output.
Madankollu, jista' jinkiseb bidu minn quddiem fil-ħolqien ta' disinn ta' netwerk newrali fi ftit metodi sempliċi:
Li tibda b'xi ttestjar sistematiku bażiku biex tara x'jagħmel l-aħjar għal kwalunkwe sett ta 'dejta speċifiku bbażat fuq esperjenza preċedenti ma' netwerks newrali f'ambjenti simili tad-dinja reali huwa l-aħjar mod biex tiġi indirizzata kull sfida unika ta 'mudellar ta' tbassir fid-dinja reali.
Il-konfigurazzjoni tan-netwerk tista' tintgħażel abbażi tal-għarfien tad-dominju tal-kwistjoni u l-esperjenza preċedenti tan-netwerk newrali. Meta tiġi vvalutata s-setup ta 'netwerk newrali, in-numru ta' saffi u newroni użati fuq problemi relatati huwa post tajjeb biex tibda.
Il-kumplessità tan-netwerk newrali għandha tiżdied gradwalment abbażi tal-produzzjoni u l-eżattezza proġettata, u tibda b'disinn sempliċi ta 'netwerk newrali.
32. Liema tipi ta 'netwerks newrali huma impjegati minn tagħlim ta' rinfurzar profond?
- F'paradigma ta 'tagħlim bil-magni msejħa tagħlim ta' rinfurzar, il-mudell jaġixxi biex jimmassimizza l-idea ta 'premju kumulattiv, bħalma jagħmlu l-affarijiet ħajjin.
- Logħob u vetturi li jsuqu waħedhom huma t-tnejn deskritti bħala problemi li jinvolvu tagħlim tar-rinfurzar.
- L-iskrin jintuża bħala input jekk il-problema li trid tiġi rappreżentata hija logħba. Sabiex jipproduċi output għall-fażijiet li jmiss, l-algoritmu jieħu l-pixels bħala input u jipproċessahom permezz ta 'ħafna saffi ta' netwerks newrali konvoluzzjonali.
- Ir-riżultati tal-azzjonijiet tal-mudell, jew favorevoli jew ħżiena, jaġixxu bħala rinfurzar.
konklużjoni
Deep Learning żdied fil-popolarità matul is-snin, b'applikazzjonijiet fi kważi kull qasam tal-industrija.
Il-kumpaniji qed ifittxu dejjem aktar esperti kompetenti li jistgħu jiddisinjaw mudelli li jirreplikaw l-imġieba tal-bniedem billi jużaw approċċi ta’ tagħlim fil-fond u tagħlim bil-magni.
Kandidati li jżidu s-sett ta’ ħiliet tagħhom u jżommu l-għarfien tagħhom dwar dawn it-teknoloġiji avvanzati jistgħu jsibu firxa wiesgħa ta’ opportunitajiet ta’ xogħol b’rimunerazzjoni attraenti.
Tista 'tibda bl-intervisti issa li għandek ħakma qawwija dwar kif twieġeb għal xi wħud mill-mistoqsijiet tal-intervisti ta' tagħlim profond li l-aktar spiss jintalbu. Ħu l-pass li jmiss ibbażat fuq l-għanijiet tiegħek.
Żur Hashdork's Serje ta' Intervisti biex jippreparaw għall-intervisti.
Ħalli Irrispondi