Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
- 1. Naon kahayang téh Deep Learning?
- 2. Naon anu ngabédakeun Pembelajaran Jero sareng Pembelajaran Mesin?
- 3. Naon pamahaman anjeun ayeuna ngeunaan jaringan saraf?
- 4. Naon kahayang téh perceptron?
- 5. Naon kahayang téh jaringan neural jero?
- 6. Naon Persis Multilayer Perceptron (MLP)?
- 7. Naon tujuan fungsi aktivasina maén dina jaringan saraf?
- 8. Naon Persis Dupi Gradién turunan?
- 9. Naon Persis Nyaéta Fungsi Biaya?
- 10. Kumaha tiasa jaringan jero outperform leuwih deet?
- 11. Ngajéntrékeun rambatan maju.
- 12. Naon ari backpropagation?
- 13. Dina konteks learning deep, kumaha anjeun ngartos gradién clipping?
- 14. Naon Dupi Softmax na ReLU Fungsi?
- 15. Tiasa model jaringan neural dilatih kalayan sagala beurat disetel ka 0?
- 16. Naon anu ngabédakeun hiji jaman ti angkatan sareng hiji iterasi?
- 17. Naon Dupi Angkatan Normalisasi sareng Putus?
- 18. Naon anu misahkeun turunan Gradién Stokastik sareng turunan Gradién Angkatan?
- 19. Naha éta krusial ngawengku non-linearities dina jaringan saraf?
- 20. Naon tensor dina pangajaran jero?
- 21. Kumaha anjeun milih pungsi aktivasina pikeun modél pangajaran jero?
- 22. Naon anu anjeun maksud ku CNN?
- 23. Naon loba lapisan CNN?
- 24. Naon balukar tina over-and underfitting, jeung kumaha Sadérék bisa nyingkahan éta?
- 25. Dina pangajaran jero, naon ari RNN téh?
- 26. Nerangkeun Adam Optimizer
- 27. Autoencoders jero: naon maranéhna?
- 28. Naon anu dimaksud Tensor dina Tensorflow?
- 29. Penjelasan ngeunaan grafik komputasi
- 30. Generative adversarial networks (GANs): naon aranjeunna?
- 31. Kumaha anjeun bakal milih jumlah neuron jeung lapisan disumputkeun kaasup dina jaringan neural anjeun mendesain arsitéktur?
- 32. Jenis jaringan saraf naon waé anu dianggo ku diajar penguatan jero?
- kacindekan
Pangajaran jero sanés ide anu énggal. Jaringan saraf jieunan janten hiji-hijina pondasi subset pembelajaran mesin anu katelah deep learning.
Pangajaran jero nyaéta meniru otak manusa, sapertos jaringan saraf, sabab diciptakeun pikeun niru otak manusa.
Aya geus ieu bari. Dinten-dinten ieu, sadayana nyarioskeun perkawis éta sabab urang henteu gaduh kakuatan ngolah atanapi data anu langkung ageung sapertos ayeuna.
Sapanjang 20 taun katukang, diajar jero sareng diajar mesin parantos muncul salaku hasil tina paningkatan dramatis dina kapasitas ngolah.
Pikeun ngabantosan anjeun nyiapkeun patarosan naon waé anu anjeun tiasa nyanghareupan nalika milarian padamelan impian anjeun, tulisan ieu bakal nungtun anjeun ngalangkungan sababaraha patarosan wawancara diajar jero, mimitian ti anu sederhana dugi ka rumit.
1. Naon kahayang téh Deep Learning?
Lamun nuju attending a learning jero wawancara, Anjeun undoubtedly ngartos naon learning jero téh. Anu ngawawancara, kumaha ogé, ngarepkeun anjeun masihan réspon anu lengkep sareng ilustrasi pikeun ngaréspon kana patarosan ieu.
Dina raraga ngalatih jaringan neural pikeun diajar jero, jumlah signifikan data diatur atawa teu terstruktur kudu dipaké. Pikeun milarian pola sareng ciri anu disumputkeun, éta ngalaksanakeun prosedur anu rumit (contona, ngabédakeun gambar ucing sareng gambar anjing).
2. Naon anu ngabédakeun Pembelajaran Jero sareng Pembelajaran Mesin?
Salaku cabang intelijen buatan anu katelah pembelajaran mesin, urang ngalatih komputer nganggo data sareng téknik statistik sareng algoritmik supados aranjeunna langkung saé dina waktosna.
Salaku hiji aspék learning mesin, learning deep imitates arsitektur jaringan neural ditempo dina otak manusa.
3. Naon pamahaman anjeun ayeuna ngeunaan jaringan saraf?
Sistem jieunan katelah jaringan saraf nyarupaan jaringan saraf organik kapanggih dina awak manusa raket pisan.
Ngagunakeun téhnik nu nyarupaan kumaha nu uteuk manusa fungsi, jaringan saraf mangrupa kumpulan algoritma anu boga tujuan pikeun ngaidentipikasi korelasi dasar dina sapotong data.
Sistem ieu meunangkeun pangaweruh tugas-spésifik ku ngalaan diri kana sauntuyan datasets jeung conto, tinimbang ku nuturkeun sagala aturan tugas-spésifik.
Gagasanna nyaéta tibatan gaduh pamahaman anu tos diprogram ngeunaan set data ieu, sistem diajar ciri anu ngabédakeun tina data anu disayogikeun.
Tilu lapisan jaringan anu paling sering dianggo dina Neural Network nyaéta kieu:
- Lapisan input
- Lapisan disumputkeun
- Lapisan kaluaran
4. Naon kahayang téh perceptron?
Neuron biologis anu aya dina otak manusa tiasa dibandingkeun sareng perceptron. Sababaraha input ditampi ku perceptron, anu teras ngalaksanakeun sababaraha transformasi sareng fungsi sareng ngahasilkeun kaluaran.
Model linier anu disebut perceptron dianggo dina klasifikasi binér. Ieu simulates neuron kalawan rupa-rupa inputs, unggal kalawan beurat béda.
Neuron ngitung fungsi ngagunakeun input anu ditimbang ieu sareng ngahasilkeun hasil.
5. Naon kahayang téh jaringan neural jero?
Jaringan saraf jero nyaéta jaringan syaraf tiruan (JST) kalawan sababaraha lapisan antara lapisan input jeung kaluaran (DNN).
Jaringan saraf jero nyaéta jaringan saraf arsitéktur jero. Kecap "jero" nujul kana fungsi kalawan loba tingkat sarta unit dina lapisan tunggal. Model anu langkung akurat tiasa didamel ku cara nambihan lapisan anu langkung ageung pikeun nyandak pola anu langkung ageung.
6. Naon Persis Multilayer Perceptron (MLP)?
Lapisan input, disumputkeun, sareng kaluaran aya dina MLP, sapertos dina jaringan saraf. Éta diwangun sami sareng perceptron lapisan tunggal sareng hiji atanapi langkung lapisan disumputkeun.
Kaluaran binér tina perceptron lapisan tunggal ngan ukur tiasa ngagolongkeun kelas anu tiasa dipisahkeun linier (0,1), sedengkeun MLP tiasa mengklasifikasikan kelas nonlinier.
7. Naon tujuan fungsi aktivasina maén dina jaringan saraf?
Fungsi aktivasina nangtukeun naha neuron kedah diaktipkeun atanapi henteu dina tingkat anu paling dasar. Sakur fungsi aktivasina tiasa nampi jumlah bobot tina input ditambah bias salaku input. Fungsi aktivasina ngawengku fungsi step, Sigmoid, ReLU, Tanh, jeung Softmax.
8. Naon Persis Dupi Gradién turunan?
Pendekatan anu pangsaéna pikeun ngaminimalkeun fungsi biaya atanapi kasalahan nyaéta turunan gradién. Milarian minimum lokal-global hiji fungsi mangrupikeun tujuanana. Ieu nangtukeun jalur model kudu nuturkeun pikeun ngaleutikan kasalahan.
9. Naon Persis Nyaéta Fungsi Biaya?
Fungsi biaya nyaéta métrik pikeun meunteun kumaha kinerja modél anjeun; kadang-kadang katelah "leungitna" atanapi "kasalahan". Salila backpropagation, éta dipaké pikeun ngitung kasalahan lapisan kaluaran.
Kami ngamangpaatkeun éta henteu akurat pikeun ngamajukeun prosés pelatihan jaringan saraf ku ngadorong deui kana jaringan saraf.
10. Kumaha tiasa jaringan jero outperform leuwih deet?
Lapisan disumputkeun ditambahkeun kana jaringan saraf salian ti lapisan input jeung kaluaran. Antara lapisan input jeung kaluaran, jaringan saraf deet ngagunakeun hiji lapisan disumputkeun, sedengkeun jaringan neural jero ngagunakeun sababaraha tingkat.
Jaringan deet ngabutuhkeun sababaraha parameter supados tiasa cocog kana fungsi naon waé. Jaringan jero tiasa nyaluyukeun fungsi anu langkung saé bahkan kalayan sajumlah parameter anu sakedik sabab kalebet sababaraha lapisan.
Jaringan jero ayeuna langkung dipikaresep kusabab versatilitasna dina damel sareng jinis modél data naon waé, naha éta pikeun pangakuan ucapan atanapi gambar.
11. Ngajéntrékeun rambatan maju.
Input dikirimkeun babarengan sareng beurat ka lapisan anu dikubur dina prosés anu katelah rambatan diteruskeun.
Kaluaran fungsi aktivasina diitung dina unggal lapisan anu dikubur sateuacan ngolah tiasa diteruskeun ka lapisan di handap ieu.
Prosésna dimimitian dina lapisan input sarta progresses ka lapisan kaluaran pamungkas, sahingga nami rambatan maju.
12. Naon ari backpropagation?
Nalika beurat sareng bias disaluyukeun dina jaringan saraf, backpropagation dianggo pikeun ngirangan fungsi biaya ku ningali heula kumaha parobahan nilai.
Ngartos gradién dina unggal lapisan disumputkeun ngajadikeun ngitung parobahan ieu saderhana.
Prosésna, katelah backpropagation, dimimitian dina lapisan kaluaran jeung pindah ka tukang ka lapisan input.
13. Dina konteks learning deep, kumaha anjeun ngartos gradién clipping?
Gradient Clipping mangrupikeun padika pikeun ngarengsekeun masalah gradién ngabeledug anu timbul nalika backpropagation (kaayaan dimana gradién anu salah anu signifikan akumulasi kana waktosna, ngarah kana panyesuaian anu signifikan kana beurat modél jaringan saraf nalika latihan).
Gradién ngabeledug mangrupikeun masalah anu timbul nalika gradién ageung teuing nalika latihan, ngajantenkeun modél teu stabil. Lamun gradién geus meuntas rentang ekspektasi, nilai gradién didorong unsur-demi-unsur ka nilai minimum atawa maksimum nu geus ditangtukeun.
Guntingan gradién ningkatkeun stabilitas numerik tina jaringan saraf nalika latihan, tapi pangaruhna minimal dina pagelaran modél.
14. Naon Dupi Softmax na ReLU Fungsi?
Fungsi aktivasina disebut Softmax ngahasilkeun kaluaran dina rentang antara 0 jeung 1. Unggal kaluaran dibagi jadi jumlah sakabéh kaluaran hiji. Pikeun lapisan kaluaran, Softmax sering dianggo.
Unit Linier Dilereskeun, sok katelah ReLU, mangrupikeun fungsi aktivasina anu paling sering dianggo. Upami X positip, éta ngahasilkeun X, sanés éta ngahasilkeun nol. ReLU ieu rutin dilarapkeun ka lapisan dikubur.
15. Tiasa model jaringan neural dilatih kalayan sagala beurat disetel ka 0?
Jaringan saraf moal pernah diajar pikeun ngarengsekeun padamelan anu dipasihkeun, ku kituna henteu mungkin ngalatih modél ku cara ngamimitian sadaya beurat kana 0.
Turunan bakal tetep sarua keur unggal beurat dina W [1] lamun sakabéh beurat diinisialisasi jadi nol, nu bakal ngahasilkeun neuron diajar fitur nu sami iteratively.
Henteu ngan saukur initializing beurat kana 0, tapi mun sagala bentuk konstanta kamungkinan hasil dina hasil subpar.
16. Naon anu ngabédakeun hiji jaman ti angkatan sareng hiji iterasi?
Bentuk anu béda pikeun ngolah set data sareng téknik turunan gradién kalebet angkatan, iterasi, sareng jaman. Epoch ngalibatkeun sakali-liwat jaringan neural sareng set data lengkep, duanana maju sareng mundur.
Pikeun masihan hasil anu tiasa dipercaya, set data sering disalurkeun sababaraha kali kumargi ageung teuing pikeun lulus dina hiji percobaan.
Ieu prakték sababaraha kali ngajalankeun jumlah leutik data ngaliwatan jaringan saraf disebut iteration. Pikeun ngajamin yén set data suksés ngalangkungan jaringan saraf, éta tiasa dibagi kana sababaraha bets atanapi subset, anu katelah batching.
Gumantung kana ukuran ngumpulkeun data, sadaya tilu métode-epoch, iteration, jeung ukuran bets-dasarna cara ngagunakeun algoritma turunan gradién.
17. Naon Dupi Angkatan Normalisasi sareng Putus?
Dropout nyegah overfitting data ku cara ngahapus unit jaringan anu katingali sareng disumputkeun (biasana ngirangan 20 persén titik). Ngagandakeun jumlah iterasi anu diperyogikeun pikeun ngahijikeun jaringan.
Ku normalisasi input dina unggal lapisan boga aktivasina kaluaran mean nol sarta simpangan baku hiji, normalisasi bets mangrupakeun strategi pikeun ngaronjatkeun kinerja sarta stabilitas jaringan saraf.
18. Naon anu misahkeun turunan Gradién Stokastik sareng turunan Gradién Angkatan?
Angkatan Gradién turunan:
- Dataset lengkep dianggo pikeun ngawangun gradién pikeun gradién bets.
- Jumlah data anu ageung sareng beurat ngamutahirkeun lalaunan ngajantenkeun konvergénsi hésé.
Turunan Gradién Stokastik:
- Gradién stokastik ngagunakeun sampel tunggal pikeun ngitung gradién.
- Alatan parobahan beurat leuwih sering, éta converges nyata leuwih gancang ti gradién bets.
19. Naha éta krusial ngawengku non-linearities dina jaringan saraf?
Henteu masalah sabaraha lapisan aya, jaringan saraf bakal kalakuanana kawas perceptron dina henteuna non-linearities, sahingga kaluaran linier gumantung kana input.
Pikeun nempatkeun eta cara sejen, jaringan neural kalawan n lapisan jeung m Unit disumputkeun na fungsi aktivasina linier sarua jeung jaringan neural linier tanpa lapisan disumputkeun na kalawan kamampuhan pikeun ngadeteksi wates separation linier solely.
Tanpa non-linearitas, jaringan saraf teu tiasa ngarengsekeun masalah pajeulit sareng akurat ngagolongkeun input.
20. Naon tensor dina pangajaran jero?
A array multidimensional katelah tensor a fungsi salaku generalisasi matriks jeung vektor. Éta mangrupikeun struktur data anu penting pikeun diajar jero. Asép Sunandar Sunarya N-dimensi tina tipe data dasar dipaké pikeun ngagambarkeun tensor.
Unggal komponén tensor ngabogaan tipe data sarua, sarta tipe data ieu salawasna dipikawanoh. Ieu mungkin nu ngan sapotong bentuk-nyaéta, sabaraha diménsi aya jeung sabaraha badag masing-masing nyaeta-anu dipikawanoh.
Dina situasi nalika inputs ogé lengkep dipikawanoh, mayoritas operasi ngahasilkeun tensors pinuh dipikawanoh; dina kasus séjén, bentuk tensor ngan bisa ngadegkeun salila palaksanaan grafik.
21. Kumaha anjeun milih pungsi aktivasina pikeun modél pangajaran jero?
- Masuk akal ngagunakeun fungsi aktivasina linier upami hasil anu kedah diantisipasi leres.
- Fungsi Sigmoid kedah dianggo upami kaluaran anu kedah diramalkeun nyaéta probabilitas kelas binér.
- A fungsi Tanh bisa garapan lamun kaluaran projected ngandung dua klasifikasi.
- Kusabab gampangna ngitung, fungsi ReLU tiasa dianggo dina rupa-rupa kaayaan.
22. Naon anu anjeun maksud ku CNN?
Jaringan saraf jero anu ngahususkeun dina ngevaluasi gambar visual kalebet jaringan saraf konvolusional (CNN, atanapi ConvNet). Di dieu, tinimbang dina jaringan saraf dimana vektor ngagambarkeun input, input mangrupa gambar multi-kanal.
Perceptrons multilayer dipaké ku cara husus ku CNNs nu merlukeun pisan saeutik preprocessing.
23. Naon loba lapisan CNN?
Lapisan Konvolusional: Lapisan utama nyaéta lapisan konvolusional, anu ngagaduhan rupa-rupa saringan anu tiasa diajar sareng lapangan anu reseptif. Lapisan awal ieu nyandak data input sareng ékstrak karakteristikna.
Lapisan ReLU: Ku nyieun jaringan non-linier, lapisan ieu ngarobah piksel négatip kana nol.
Lapisan pooling: Ku ngaminimalkeun pamrosésan sareng setélan jaringan, lapisan pooling laun-laun ngaminimalkeun ukuran spatial perwakilan. Max pooling mangrupikeun metode pooling anu paling sering dianggo.
24. Naon balukar tina over-and underfitting, jeung kumaha Sadérék bisa nyingkahan éta?
Ieu katelah overfitting nalika model diajar intricacies jeung noise dina data latihan nepi ka titik dimana eta négatip mangaruhan pamakéan model urang data seger.
Éta leuwih kamungkinan lumangsung kalawan model nonlinier nu leuwih adaptable bari diajar fungsi tujuan. Hiji modél tiasa dilatih pikeun ngadeteksi mobil sareng treuk, tapi éta ngan ukur tiasa ngaidentipikasi kendaraan kalayan bentuk kotak khusus.
Nunjukkeun yen eta ngan dilatih dina hiji tipe treuk, éta bisa jadi teu bisa ngadeteksi treuk flatbed. Dina data latihan, modél gawéna ogé, tapi teu di dunya sabenerna.
Hiji model under-dipasang nujul kana hiji nu teu cukup dilatih dina data atawa bisa generalize kana informasi anyar. Ieu sering lumangsung nalika modél dilatih kalayan data anu henteu cekap atanapi henteu akurat.
Akurasi jeung kinerja duanana compromised ku underfitting.
Resampling data pikeun estimasi akurasi model (K-melu cross-validasi) jeung ngagunakeun dataset validasi pikeun assess model mangrupakeun dua cara pikeun nyingkahan overfitting na underfitting.
25. Dina pangajaran jero, naon ari RNN téh?
Recurrent neural networks (RNNs), rupa-rupa umum tina jaringan saraf jieunan, nganggo singketan RNN. Aranjeunna padamelan pikeun ngolah génom, tulisan leungeun, téks, sareng sekuen data, antara anu sanésna. Pikeun latihan diperlukeun, RNNs employ backpropagation.
26. Nerangkeun Adam Optimizer
Adam optimizer, ogé katelah moméntum adaptif, mangrupikeun téknik optimasi anu dikembangkeun pikeun nanganan kaayaan anu ribut kalayan gradién anu jarang.
Salian nyadiakeun apdet per-parameter pikeun konvergénsi gancang, optimizer Adam ningkatkeun konvergénsi ngaliwatan moméntum, mastikeun yén modél teu jadi trapped dina titik sela.
27. Autoencoders jero: naon maranéhna?
Autoencoder jero nyaéta ngaran koléktif pikeun dua jaringan kapercayaan jero simetris anu umumna ngawengku opat atawa lima lapisan deet pikeun satengah encoding jaringan sarta set séjén opat atawa lima lapisan pikeun satengah decoding.
Lapisan ieu ngabentuk pondasi jaringan kapercayaan jero sareng dibatesan ku mesin Boltzmann. Sanggeus unggal RBM, autoencoder jero nerapkeun parobahan binér kana dataset MNIST.
Éta ogé tiasa dianggo dina set data sanés dimana transformasi anu dibenerkeun Gaussian bakal langkung dipikaresep tibatan RBM.
28. Naon anu dimaksud Tensor dina Tensorflow?
Ieu mangrupikeun patarosan wawancara diajar jero anu sering ditaroskeun. Tensor mangrupikeun konsép matematika anu ditingali salaku susunan diménsi anu langkung luhur.
Tensors mangrupikeun susunan data ieu anu disayogikeun salaku input kana jaringan saraf sareng gaduh sababaraha dimensi sareng rangking.
29. Penjelasan ngeunaan grafik komputasi
Pondasi TensorFlow nyaéta pangwangunan grafik komputasi. Unggal titik fungsi dina jaringan titik, dimana titik nangtung pikeun operasi matematik jeung edges pikeun tensors.
Ieu sok disebut salaku "DataFlow Graph" saprak data ngalir dina bentuk grafik.
30. Generative adversarial networks (GANs): naon aranjeunna?
Dina Deep Learning, modeling generative dilakonan ngagunakeun jaringan adversarial generative. Éta mangrupikeun padamelan anu teu diawasi dimana hasilna dihasilkeun ku ngaidentipikasi pola dina data input.
Diskriminator dipaké pikeun ngagolongkeun instansi anu dihasilkeun ku generator, sedengkeun generator dipaké pikeun ngahasilkeun conto anyar.
31. Kumaha anjeun bakal milih jumlah neuron jeung lapisan disumputkeun kaasup dina jaringan neural anjeun mendesain arsitéktur?
Dibikeun tangtangan bisnis, jumlah tepat neuron sareng lapisan disumputkeun anu diperyogikeun pikeun ngawangun arsitektur jaringan saraf teu tiasa ditangtukeun ku aturan anu keras sareng gancang.
Dina jaringan saraf, ukuran lapisan disumputkeun kedah tumiba di tengah-tengah ukuran lapisan input sareng kaluaran.
A sirah mimiti dina nyieun desain jaringan saraf bisa dihontal dina sababaraha métode lugas, sanajan:
Dimimitian ku sababaraha tés sistematis dasar pikeun ningali naon anu paling hadé pikeun set data khusus dumasar kana pangalaman sateuacana sareng jaringan saraf dina setélan dunya-nyata anu sami nyaéta cara anu pangsaéna pikeun ngatasi unggal tantangan modeling prediksi dunya nyata anu unik.
Konfigurasi jaringan tiasa dipilih dumasar kana pangaweruh ngeunaan domain masalah sareng pangalaman jaringan saraf sateuacana. Nalika meunteun setelan jaringan saraf, jumlah lapisan sareng neuron anu dianggo dina masalah anu aya hubunganana mangrupikeun tempat anu saé pikeun ngamimitian.
Pajeulitna jaringan saraf kedah ningkat bertahap dumasar kana kaluaran sareng akurasi anu diproyeksikan, dimimitian ku desain jaringan saraf anu sederhana.
32. Jenis jaringan saraf naon waé anu dianggo ku diajar penguatan jero?
- Dina paradigma learning machine disebut reinforcement learning, model tindakan pikeun maksimalkeun pungsi gagasan ganjaran kumulatif, kawas mahluk hirup ngalakukeun.
- Kaulinan jeung kandaraan timer nyetir duanana digambarkeun salaku masalah ngalibetkeun pembelajaran tulangan.
- Layar dipaké salaku input lamun masalah bakal digambarkeun mangrupa kaulinan. Pikeun ngahasilkeun kaluaran pikeun fase salajengna, algoritma nyandak piksel salaku input sareng ngolahna ngalangkungan seueur lapisan jaringan saraf convolutional.
- Hasil lampah modél, boh nguntungkeun atanapi goréng, janten panguatan.
kacindekan
Deep Learning parantos naék popularitas salami mangtaun-taun, kalayan aplikasi di ampir unggal daérah industri.
Pausahaan beuki milarian ahli anu kompeten anu tiasa ngarancang modél anu ngayakeun réplikasi paripolah manusa nganggo pendekatan pembelajaran jero sareng pembelajaran mesin.
Calon anu ningkatkeun set kaahlian sareng ngajaga pangaweruh ngeunaan téknologi canggih ieu tiasa mendakan rupa-rupa kasempetan padamelan kalayan imbuhan anu pikaresepeun.
Anjeun tiasa mimitian ku wawancara ayeuna yén anjeun gaduh keupeul anu kuat ngeunaan cara ngabales sababaraha patarosan wawancara diajar jero anu paling sering dipénta. Candak léngkah salajengna dumasar kana tujuan anjeun.
Didatangan Hashdork urang Runtuyan Wawancara pikeun nyiapkeun wawancara.
Leave a Reply