Atọka akoonu[Fipamọ][Ifihan]
- 1. Kini Ẹkọ Jin ni pato?
- 2. Kini o ṣe iyatọ Ẹkọ Jin lati Ẹkọ ẹrọ?
- 3. Kini awọn oye rẹ lọwọlọwọ ti awọn nẹtiwọọki nkankikan?
- 4. Kini gangan jẹ perceptron?
- 5. Kini gangan nẹtiwọọki nkankikan ti o jinlẹ?
- 6. Kini Gangan jẹ Perceptron Multilayer (MLP)?
- 7. Kini idi ti awọn iṣẹ imuṣiṣẹ ṣiṣẹ ni nẹtiwọọki nkankikan?
- 8. Kini Isọsọ Didient Gangan?
- 9. Kini Gangan Ni Iṣẹ Iye owo naa?
- 10. Báwo ni àwọn ìkànnì tó jinlẹ̀ ṣe lè ju èyí tí kò jìn lọ?
- 11. Apejuwe siwaju soju.
- 12. Kini isọdọtun?
- 13. Nínú ọ̀rọ̀ ẹ̀kọ́ ìjìnlẹ̀, báwo ni o ṣe lè lóye gígé gíríìkì?
- 14. Kini Awọn iṣẹ Softmax ati ReLU?
- 15. Njẹ awoṣe nẹtiwọọki nkankikan le ṣe ikẹkọ pẹlu gbogbo awọn iwuwo ṣeto si 0?
- 16. Kí ló fi ìyàtọ̀ sáàárín àkókò kan sí ìpìlẹ̀ àti àtúnṣe?
- 17. Kini Ṣe Deede Batch ati Dropout?
- 18. Kini Iyatọ Sitokasitik Didiẹnti Ilọlẹ lati Ilọlẹ Ilọsiwaju Batch?
- 19. Kini idi ti o ṣe pataki lati ṣafikun awọn ti kii ṣe laini ninu awọn nẹtiwọọki nkankikan?
- 20. Kini tensor ni ẹkọ ti o jinlẹ?
- 21. Bawo ni iwọ yoo ṣe mu iṣẹ imuṣiṣẹ fun awoṣe ikẹkọ jinlẹ?
- 22. Kini o tumọ si nipa CNN?
- 23. Kini ọpọlọpọ awọn fẹlẹfẹlẹ CNN?
- 24. Kí ni àbájáde àṣejù àti àìdára, báwo lo sì ṣe lè yẹra fún wọn?
- 25. Ninu ẹkọ ti o jinlẹ, kini RNN?
- 26. Apejuwe Adam Optimizer
- 27. Awọn autoencoders ti o jinlẹ: kini wọn?
- 28. Kini Tensor tumo si ni Tensorflow?
- 29. Ẹya alaye ti a isiro awonya
- 30. Generative adversarial nẹtiwọki (GANs): kini wọn?
- 31. Bawo ni iwọ yoo ṣe yan nọmba awọn neuronu ati awọn ipele ti o farapamọ lati wa ninu nẹtiwọọki nkankikan bi o ṣe ṣe apẹrẹ faaji naa?
- 32. Iru awọn nẹtiwọọki nkankikan wo ni o ṣiṣẹ nipasẹ ikẹkọ imuduro jinlẹ?
- ipari
Ẹkọ ti o jinlẹ kii ṣe imọran tuntun. Awọn nẹtiwọọki ti ara atọwọda ṣiṣẹ bi ipilẹ kanṣo ti ipin ẹkọ ẹrọ ti a mọ si ẹkọ ti o jinlẹ.
Ẹkọ ti o jinlẹ jẹ afarawe ọpọlọ eniyan, bii awọn nẹtiwọọki nkankikan ṣe jẹ, bi a ṣe ṣẹda wọn lati ṣafarawe ọpọlọ eniyan.
Eyi ti wa fun igba diẹ. Awọn ọjọ wọnyi, gbogbo eniyan n sọrọ nipa rẹ nitori a ko ni agbara sisẹ pupọ tabi data bi a ti ṣe ni bayi.
Ni awọn ọdun 20 sẹhin, ẹkọ ti o jinlẹ ati ikẹkọ ẹrọ ti farahan bi abajade ti igbega iyalẹnu ni agbara sisẹ.
Lati le ṣe iranlọwọ fun ọ lati mura silẹ fun eyikeyi awọn ibeere ti o le koju nigbati o n wa iṣẹ ala rẹ, ifiweranṣẹ yii yoo ṣe itọsọna fun ọ nipasẹ nọmba awọn ibeere ifọrọwanilẹnuwo ikẹkọ jinlẹ, ti o wa lati irọrun si idiju.
1. Kini Ẹkọ Jin ni pato?
Ti o ba n lọ si a ẹkọ jinlẹ ifọrọwanilẹnuwo, o laiseaniani loye kini ẹkọ ti o jinlẹ jẹ. Olùfọ̀rọ̀wánilẹ́nuwò náà, bí ó ti wù kí ó rí, ní ìfojúsọ́nà fún ọ láti pèsè ìdáhùn ẹ̀kúnrẹ́rẹ́ pẹ̀lú àpèjúwe kan ní ìdáhùn sí ìbéèrè yìí.
Lati ṣe ikẹkọ awọn nẹtiwọki ti nhu fun ẹkọ ti o jinlẹ, awọn oye pataki ti ṣeto tabi data ti a ko ṣeto gbọdọ ṣee lo. Lati wa awọn ilana ti o farapamọ ati awọn abuda, o ṣe awọn ilana idiju (fun apẹẹrẹ, iyatọ aworan ti ologbo lati ti aja).
2. Kini o ṣe iyatọ Ẹkọ Jin lati Ẹkọ ẹrọ?
Gẹgẹbi ẹka ti itetisi atọwọda ti a mọ si ikẹkọ ẹrọ, a ṣe ikẹkọ awọn kọnputa nipa lilo data ati iṣiro ati awọn ilana algorithmic ki wọn ba dara ju akoko lọ.
Bi ohun aspect ti imudani ẹrọ, ẹkọ ti o jinlẹ farawera faaji nẹtiwọki neural ti a rii ninu ọpọlọ eniyan.
3. Kini awọn oye rẹ lọwọlọwọ ti awọn nẹtiwọọki nkankikan?
Awọn eto atọwọda ti a mọ si awọn nẹtiwọọki nkankikan dabi awọn nẹtiwọọki nkankikan Organic ti a rii ninu ara eniyan ni pẹkipẹki.
Lilo a ilana ti o resembles bi awọn ọpọlọ eniyan awọn iṣẹ, nẹtiwọọki nkankikan jẹ ikojọpọ awọn algoridimu ti o ni ero lati ṣe idanimọ awọn ibamu abẹlẹ ni nkan ti data kan.
Awọn ọna ṣiṣe wọnyi gba oye iṣẹ-ṣiṣe kan pato nipa ṣiṣafihan ara wọn si ọpọlọpọ awọn ipilẹ data ati awọn apẹẹrẹ, dipo nipa titẹle awọn ofin iṣẹ-ṣiṣe kan pato.
Ero naa ni pe dipo nini oye ti iṣeto-tẹlẹ ti awọn iwe-ipamọ data wọnyi, eto naa kọ ẹkọ awọn abuda iyatọ lati data ti o jẹun.
Awọn ipele nẹtiwọọki mẹta ti o wọpọ julọ ni Awọn Nẹtiwọọki Neural jẹ atẹle yii:
- Layer titẹ sii
- Farasin Layer
- O wu Layer
4. Kini gangan jẹ perceptron?
Neuron ti ibi ti a rii ninu ọpọlọ eniyan jẹ afiwera si perceptron kan. Awọn igbewọle lọpọlọpọ ni a gba nipasẹ perceptron, eyiti lẹhinna ṣe ọpọlọpọ awọn iyipada ati awọn iṣẹ ati ṣe agbejade iṣelọpọ kan.
Awoṣe laini ti a npe ni perceptron ti wa ni oojọ ti ni alakomeji classification. O ṣe simulates neuron kan pẹlu ọpọlọpọ awọn igbewọle, ọkọọkan pẹlu iwuwo ti o yatọ.
Neuron ṣe iṣiro iṣẹ kan nipa lilo awọn igbewọle iwuwo wọnyi ati ṣejade awọn abajade.
5. Kini gangan nẹtiwọọki nkankikan ti o jinlẹ?
Nẹtiwọọki nkankikan ti o jinlẹ jẹ nẹtiwọọki nkankikan atọwọda (ANN) pẹlu ọpọlọpọ awọn fẹlẹfẹlẹ laarin titẹ sii ati awọn fẹlẹfẹlẹ iṣelọpọ (DNN).
Awọn nẹtiwọọki nkankikan ti o jinlẹ jẹ awọn nẹtiwọọki nkankikan faaji jinlẹ. Ọrọ "jin" n tọka si awọn iṣẹ pẹlu ọpọlọpọ awọn ipele ati awọn ẹya ni ipele kan. Awọn awoṣe deede diẹ sii ni a le ṣẹda nipasẹ fifi diẹ sii ati awọn fẹlẹfẹlẹ nla lati mu awọn ipele ti awọn ilana ti o tobi julọ.
6. Kini Gangan jẹ Perceptron Multilayer (MLP)?
Iṣawọle, fifipamọ, ati awọn ipele iṣelọpọ wa ninu awọn MLP, pupọ bi ninu awọn nẹtiwọọki nkankikan. O ti kọ bakanna si perceptron-Layer kan pẹlu ọkan tabi diẹ ẹ sii awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ.
Ijade alakomeji ti perceptron Layer kan le ṣe tito lẹtọ awọn kilasi iyapa laini nikan (0,1), lakoko ti MLP le ṣe iyasọtọ awọn kilasi ti kii ṣe laini.
7. Kini idi ti awọn iṣẹ imuṣiṣẹ ṣiṣẹ ni nẹtiwọọki nkankikan?
Iṣẹ imuṣiṣẹ ṣe ipinnu boya tabi neuron yẹ ki o mu ṣiṣẹ ni ipele ipilẹ julọ. Eyikeyi iṣẹ imuṣiṣẹ le gba apao iwuwo ti awọn igbewọle pẹlu ojuṣaaju bi titẹ sii. Awọn iṣẹ imuṣiṣẹ pẹlu iṣẹ igbesẹ, Sigmoid, ReLU, Tanh, ati Softmax.
8. Kini Isọsọ Didient Gangan?
Ọna ti o dara julọ fun idinku iṣẹ idiyele kan tabi aṣiṣe jẹ isọkalẹ gradient. Wiwa minima agbegbe-agbaye iṣẹ kan ni ibi-afẹde naa. Eyi ṣalaye ọna ti awoṣe yẹ ki o tẹle lati dinku aṣiṣe.
9. Kini Gangan Ni Iṣẹ Iye owo naa?
Iṣẹ idiyele jẹ metiriki lati ṣe ayẹwo bi awoṣe rẹ ṣe ṣiṣẹ daradara; Nigba miiran a mọ ni “pipadanu” tabi “aṣiṣe.” Lakoko isọdọtun, o jẹ lilo lati ṣe iṣiro aṣiṣe Layer ti o wu jade.
A lo aiṣedeede yẹn lati tẹsiwaju awọn ilana ikẹkọ ti nẹtiwọọki nipa titari si pada nipasẹ nẹtiwọọki nkankikan.
10. Báwo ni àwọn ìkànnì tó jinlẹ̀ ṣe lè ju èyí tí kò jìn lọ?
Awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ ni a ṣafikun si awọn nẹtiwọọki nkankikan ni afikun si titẹ sii ati awọn fẹlẹfẹlẹ iṣelọpọ. Laarin awọn titẹ sii ati awọn ipele iṣelọpọ, awọn nẹtiwọọki aijinile lo ipele kan ti o farapamọ, lakoko ti awọn nẹtiwọọki ti o jinlẹ lo awọn ipele lọpọlọpọ.
Nẹtiwọọki aijinile nilo ọpọlọpọ awọn paramita lati le ni anfani lati baamu si iṣẹ eyikeyi. Awọn nẹtiwọọki ti o jinlẹ le baamu awọn iṣẹ dara julọ paapaa pẹlu nọmba kekere ti awọn paramita nitori wọn pẹlu awọn fẹlẹfẹlẹ pupọ.
Awọn nẹtiwọọki ti o jinlẹ ni bayi fẹ nitori ilọpo wọn ni ṣiṣẹ pẹlu eyikeyi iru awoṣe data, boya o jẹ fun sisọ ọrọ tabi idanimọ aworan.
11. Apejuwe siwaju soju.
Awọn igbewọle ti wa ni gbigbe papọ pẹlu awọn òṣuwọn si ipele ti a sin ni ilana ti a mọ bi ikede didari.
Iṣẹjade iṣẹ amuṣiṣẹ jẹ iṣiro ni ọkọọkan ati gbogbo ipele ti a sin ṣaaju ṣiṣe le lọ si ipele ti o tẹle.
Ilana naa bẹrẹ ni ipele titẹ sii ati ki o lọ siwaju si ipele ti o ga julọ, nitorina ni orukọ siwaju.
12. Kini isọdọtun?
Nigbati a ba tunṣe awọn iwuwo ati awọn aiṣedeede ni nẹtiwọọki nkankikan, a lo isọdọtun lati dinku iṣẹ idiyele nipa wiwo akọkọ bi iye ṣe yipada.
Loye gradient ni ipele ti o farapamọ kọọkan jẹ ki iṣiro iyipada yii rọrun.
Ilana naa, ti a mọ si isọdọtun, bẹrẹ ni ipele ti o wu jade ati gbe sẹhin si awọn ipele titẹ sii.
13. Nínú ọ̀rọ̀ ẹ̀kọ́ ìjìnlẹ̀, báwo ni o ṣe lè lóye gígé gíríìkì?
Gidigidi Clipping jẹ ọna kan fun ipinnu ọran ti awọn gradients exploding ti o dide lakoko isọdọtun (ipo kan ninu eyiti awọn gradients ti ko tọ ti kojọpọ lori akoko, ti o yori si awọn atunṣe pataki si awọn iwuwo awoṣe nẹtiwọọki nkankikan lakoko ikẹkọ).
Exploding gradients jẹ ọrọ kan ti o dide nigbati awọn gradients gba ju nigba ikẹkọ, ṣiṣe awọn awoṣe riru. Ti gradient naa ba ti rekoja ibiti o ti ṣe yẹ, awọn iye gradient ni a titari eroja-nipasẹ-eroja si asọtẹlẹ ti o kere ju tabi iye ti o pọju.
Gidigidi gige ṣe alekun iduroṣinṣin nọmba ti nẹtiwọọki nkankikan lakoko ikẹkọ, ṣugbọn o ni ipa diẹ lori iṣẹ awoṣe.
14. Kini Awọn iṣẹ Softmax ati ReLU?
Iṣẹ imuṣiṣẹ ti a npe ni Softmax ṣe agbejade abajade ni iwọn laarin 0 ati 1. Ijade kọọkan ti pin ki apapọ gbogbo awọn abajade jẹ ọkan. Fun awọn ipele iṣelọpọ, Softmax nigbagbogbo n ṣiṣẹ.
Ẹgbẹ Laini Atunse, nigba miiran ti a mọ si ReLU, jẹ iṣẹ imuṣiṣẹ ti a lo julọ. Ti X ba daadaa, yoo jade X, bibẹẹkọ o gbejade awọn odo. ReLU ti wa ni deede loo si awọn fẹlẹfẹlẹ sin.
15. Njẹ awoṣe nẹtiwọọki nkankikan le ṣe ikẹkọ pẹlu gbogbo awọn iwuwo ṣeto si 0?
Nẹtiwọọki nkankikan kii yoo kọ ẹkọ lati pari iṣẹ ti a fun, nitorinaa ko ṣee ṣe lati ṣe ikẹkọ awoṣe kan nipa pilẹṣẹ gbogbo awọn iwuwo si 0.
Awọn itọsẹ yoo wa nibe kanna fun gbogbo iwuwo ni W [1] ti gbogbo awọn iwuwo ba wa ni ipilẹṣẹ si odo, eyiti yoo mu ki awọn neuronu kọ awọn ẹya kanna ni igbagbogbo.
Kii ṣe ipilẹṣẹ awọn iwuwo nikan si 0, ṣugbọn si eyikeyi iru ibakan ni o ṣee ṣe lati ja si abajade subpar kan.
16. Kí ló fi ìyàtọ̀ sáàárín àkókò kan sí ìpìlẹ̀ àti àtúnṣe?
Awọn ọna oriṣiriṣi ti ṣiṣatunṣe datasets ati awọn ilana isọdi gradient pẹlu ipele, aṣetunṣe, ati epoch. Epoch kan ni ẹẹkan-nipasẹ nẹtiwọọki nkankikan pẹlu ipilẹ data kikun, mejeeji siwaju ati sẹhin.
Lati le pese awọn abajade ti o gbẹkẹle, datasetiti ti wa ni igbagbogbo kọja ni ọpọlọpọ igba nitori pe o tobi ju lati kọja ni igbiyanju kan.
Iwa yii ti ṣiṣiṣẹ data leralera nipasẹ nẹtiwọọki nkankikan ni a tọka si bi aṣetunṣe. Lati ṣe iṣeduro pe ṣeto data ni aṣeyọri kọja awọn nẹtiwọọki nkankikan, o le pin si nọmba awọn ipele tabi awọn ipin, eyiti a mọ bi batching.
Ti o da lori iwọn ikojọpọ data, gbogbo awọn ọna mẹta-epoch, aṣetunṣe, ati iwọn ipele-jẹ awọn ọna pataki ti lilo alugoridimu isokuso gradient.
17. Kini Ṣe Deede Batch ati Dropout?
Dropout ṣe idilọwọ awọn data apọju nipa yiyọ kuro laileto mejeeji ti o han ati awọn ẹya nẹtiwọọki ti o farapamọ (ju silẹ 20 ida ọgọrun ti awọn apa). O ṣe ilọpo meji nọmba awọn iterations ti o nilo lati gba nẹtiwọọki lati ṣajọpọ.
Nipa ṣiṣe deede awọn igbewọle ni ipele kọọkan lati ni imuṣiṣẹ iṣelọpọ aropin ti odo ati iyapa boṣewa ti ọkan, deede ipele jẹ ilana lati jẹki iṣẹ ati iduroṣinṣin ti awọn nẹtiwọọki nkankikan.
18. Kini Iyatọ Sitokasitik Didiẹnti Ilọlẹ lati Ilọlẹ Ilọsiwaju Batch?
Ilọkalẹ Didilẹẹdi:
- Ipilẹ data ti o pe ni a lo lati ṣe agbelera fun itọsi ipele.
- Iye nla ti data ati awọn iwuwo imudojuiwọn laiyara jẹ ki isunmọ nira.
Sitokasitik Didiẹdi Ìsọkalẹ:
- Iwọn sitokasitik nlo ayẹwo kan lati ṣe iṣiro iwọn didun.
- Nitori awọn iyipada iwuwo loorekoore diẹ sii, o ṣajọpọ ni iyara pupọ diẹ sii ju gradient ipele lọ.
19. Kini idi ti o ṣe pataki lati ṣafikun awọn ti kii ṣe laini ninu awọn nẹtiwọọki nkankikan?
Laibikita iye awọn ipele ti o wa, nẹtiwọọki nkankikan yoo huwa bi perceptron ni isansa ti awọn ti kii ṣe laini, ti o jẹ ki iṣelọpọ laini dale lori titẹ sii.
Lati fi sii ni ọna miiran, nẹtiwọọki nkankikan pẹlu awọn fẹlẹfẹlẹ n ati m awọn ẹya ti o farapamọ ati awọn iṣẹ imuṣiṣẹ laini jẹ deede si nẹtiwọọki laini laini awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ ati pẹlu agbara lati ṣawari awọn aala iyapa laini nikan.
Laisi awọn laini ila, nẹtiwọọki nkankikan ko lagbara lati yanju awọn ọran idiju ati tito lẹsẹsẹ ni deede.
20. Kini tensor ni ẹkọ ti o jinlẹ?
Aworan onidimensional ti a mọ si tensor n ṣiṣẹ bi apapọ ti awọn matiriki ati awọn apanirun. O jẹ eto data to ṣe pataki fun ikẹkọ jinlẹ. Awọn akojọpọ N-onisẹpo ti awọn oriṣi data ipilẹ ni a lo lati ṣe aṣoju awọn tenors.
Gbogbo paati ti tensor ni iru data kanna, ati pe iru data yii ni a mọ nigbagbogbo. O ṣee ṣe pe nikan ni nkan ti apẹrẹ-eyun, iye awọn iwọn ti o wa ati bi ọkọọkan ti tobi to-ni a mọ.
Ni awọn ipo nigbati awọn igbewọle ti wa ni tun patapata mọ, awọn opolopo ninu awọn mosi gbe awọn tenors mọ ni kikun; ni awọn igba miiran, awọn fọọmu ti a tensor le nikan wa ni mulẹ nigba ti awonya ipaniyan.
21. Bawo ni iwọ yoo ṣe mu iṣẹ imuṣiṣẹ fun awoṣe ikẹkọ jinlẹ?
- O jẹ oye lati gba iṣẹ imuṣiṣẹ laini kan ti abajade ti o ni lati nireti jẹ gangan.
- Iṣẹ Sigmoid yẹ ki o lo ti abajade ti o ni lati sọtẹlẹ jẹ iṣeeṣe kilasi alakomeji.
- Iṣẹ Tanh le ṣee lo ti iṣelọpọ iṣẹ akanṣe ni awọn ipin meji.
- Nitori irọrun ti iṣiro rẹ, iṣẹ ReLU wulo ni ọpọlọpọ awọn ipo.
22. Kini o tumọ si nipa CNN?
Awọn nẹtiwọọki nkankikan ti o jinlẹ ti o ṣe amọja ni iṣayẹwo awọn aworan wiwo pẹlu awọn nẹtiwọọki alakikanju (CNN, tabi ConvNet). Nibi, dipo awọn nẹtiwọọki nkankikan nibiti fekito kan ṣe aṣoju igbewọle, igbewọle jẹ aworan ikanni pupọ.
Awọn perceptrons Multilayer ni a lo ni ọna pataki nipasẹ CNNs ti o nilo ilana iṣaaju pupọ.
23. Kini ọpọlọpọ awọn fẹlẹfẹlẹ CNN?
Layer Convolutional: Ipilẹ akọkọ jẹ Layer convolutional, eyiti o ni ọpọlọpọ awọn asẹ ti o kọ ẹkọ ati aaye gbigba. Layer ibẹrẹ yii gba data titẹ sii ati jade awọn abuda rẹ.
Layer ReLU: Nipa ṣiṣe awọn nẹtiwọki ti kii ṣe laini, Layer yii yi awọn piksẹli odi si odo.
Layer Pooling: Nipa didinkẹsẹ sisẹ ati awọn eto nẹtiwọọki, Layer ikojọpọ maa dinku iwọn aaye ti aṣoju naa. Pipọpọ pọ julọ jẹ ọna ti a lo julọ fun sisọpọ.
24. Kí ni àbájáde àṣejù àti àìdára, báwo lo sì ṣe lè yẹra fún wọn?
Eyi ni a mọ bi apọju nigbati awoṣe kan kọ awọn intricacies ati ariwo ninu data ikẹkọ si aaye nibiti o ti ni ipa odi ni lilo awoṣe ti data tuntun.
O ṣee ṣe diẹ sii lati ṣẹlẹ pẹlu awọn awoṣe ti kii ṣe laini ti o jẹ adaṣe diẹ sii lakoko kikọ iṣẹ ibi-afẹde kan. Awoṣe le jẹ ikẹkọ lati ṣawari awọn ọkọ ayọkẹlẹ ati awọn oko nla, ṣugbọn o le ni anfani lati ṣe idanimọ awọn ọkọ pẹlu fọọmu apoti kan pato.
Funni pe o jẹ ikẹkọ nikan lori iru ọkọ nla kan, o le ma ni anfani lati rii ọkọ-irin alapin kan. Lori data ikẹkọ, awoṣe ṣiṣẹ daradara, ṣugbọn kii ṣe ni aye gangan.
Awoṣe ti ko ni ibamu n tọka si ọkan ti ko ni ikẹkọ to lori data tabi ni anfani lati ṣe gbogbogbo si alaye tuntun. Eyi nigbagbogbo nwaye nigbati awoṣe ba n ṣe ikẹkọ pẹlu aipe tabi data aipe.
Yiye ati išẹ ti wa ni mejeji gbogun nipasẹ underfitting.
Ṣiṣatunṣe data naa lati ṣe iṣiro deede awoṣe (K-agbo agbelebu-afọwọsi) ati lilo iwe data afọwọsi kan lati ṣe ayẹwo awoṣe jẹ awọn ọna meji lati yago fun mimuju ati aibikita.
25. Ninu ẹkọ ti o jinlẹ, kini RNN?
Awọn nẹtiwọọki ti nwaye loorekoore (RNNs), oriṣiriṣi ti o wọpọ ti awọn nẹtiwọọki nkankikan atọwọda, lọ nipasẹ abbreviation RNN. Wọn ti wa ni oojọ ti lati ṣe ilana awọn genomes, kikọ ọwọ, ọrọ, ati awọn ilana data, laarin awọn ohun miiran. Fun ikẹkọ to ṣe pataki, awọn RNN lo ipadabọ.
26. Apejuwe Adam Optimizer
Adam optimizer, ti a tun mọ si imudara adaṣe, jẹ ilana iṣapeye ti o dagbasoke lati mu awọn ipo alariwo mu pẹlu awọn gradients fọnka.
Ni afikun si ipese awọn imudojuiwọn paramita fun isọpọ iyara, Adam optimizer ṣe alekun isomọ nipasẹ ipa, ni idaniloju pe awoṣe ko ni di idẹkùn ni aaye gàárì.
27. Awọn autoencoders ti o jinlẹ: kini wọn?
Aifọwọyi ti o jinlẹ jẹ orukọ apapọ fun awọn nẹtiwọọki igbagbọ jinlẹ meji ti o ni gbogbogbo pẹlu awọn fẹlẹfẹlẹ aijinile mẹrin tabi marun fun idaji nẹtiwọọki fifi koodu ati ṣeto ti awọn fẹlẹfẹlẹ mẹrin tabi marun fun idaji iyipada.
Awọn fẹlẹfẹlẹ wọnyi ṣe ipilẹ ti awọn nẹtiwọọki igbagbọ ti o jinlẹ ati pe o ni ihamọ nipasẹ awọn ẹrọ Boltzmann. Lẹhin RBM kọọkan, oluyipada autoencoder kan kan awọn ayipada alakomeji si dataset MNIST.
Wọn tun le ṣee lo ni awọn ipilẹ data miiran nibiti awọn iyipada atunṣe Gaussian yoo fẹ ju RBM lọ.
28. Kini Tensor tumo si ni Tensorflow?
Eyi jẹ ibeere ifọrọwanilẹnuwo ikẹkọ jinlẹ miiran ti a beere nigbagbogbo. Tensor jẹ imọran mathematiki ti o jẹ ojulowo bi awọn akojọpọ onisẹpo giga.
Tensors jẹ awọn akojọpọ data wọnyi ti o pese bi titẹ sii si nẹtiwọọki nkankikan ati pe o ni awọn iwọn pupọ ati awọn ipo.
29. Ẹya alaye ti a isiro awonya
Ipilẹ ti TensorFlow jẹ ikole ti iwọn iṣiro kan. Oju ipade kọọkan n ṣiṣẹ ni nẹtiwọọki ti awọn apa, nibiti awọn apa duro fun awọn iṣẹ ṣiṣe mathematiki ati awọn egbegbe fun awọn tenors.
Nigba miiran o tọka si bi “Ayawo DataFlow” niwọn igba ti data nṣan ni apẹrẹ ti awọnya kan.
30. Generative adversarial nẹtiwọki (GANs): kini wọn?
Ninu Ẹkọ ti o jinlẹ, awoṣe ipilẹṣẹ jẹ aṣeyọri nipa lilo awọn nẹtiwọọki ọta ti ipilẹṣẹ. O jẹ iṣẹ ti ko ni abojuto nibiti abajade ti ṣejade nipasẹ idamọ awọn ilana ni data igbewọle.
Iyatọ naa ni a lo lati ṣe tito lẹtọ awọn iṣẹlẹ ti a ṣe nipasẹ monomono, lakoko ti a lo monomono lati gbe awọn apẹẹrẹ tuntun jade.
31. Bawo ni iwọ yoo ṣe yan nọmba awọn neuronu ati awọn ipele ti o farapamọ lati wa ninu nẹtiwọọki nkankikan bi o ṣe ṣe apẹrẹ faaji naa?
Fi fun ipenija iṣowo kan, nọmba deede ti awọn neuronu ati awọn fẹlẹfẹlẹ ti o farapamọ ti o nilo lati kọ faaji nẹtiwọọki nkankikan ko le ṣe ipinnu nipasẹ eyikeyi awọn ofin lile ati iyara.
Ninu nẹtiwọọki nkankikan, iwọn ti Layer ti o farapamọ yẹ ki o ṣubu ni ibikan ni aarin iwọn ti titẹ sii ati awọn ipele iṣelọpọ.
Ibẹrẹ ori lori ṣiṣẹda apẹrẹ nẹtiwọọki nkankikan le ṣe aṣeyọri ni awọn ọna taara diẹ, botilẹjẹpe:
Bibẹrẹ pẹlu diẹ ninu awọn idanwo eleto ipilẹ lati rii kini yoo ṣe dara julọ fun eyikeyi data data kan pato ti o da lori iriri iṣaaju pẹlu awọn nẹtiwọọki nkankikan ni awọn eto-aye gidi ti o jọra jẹ ọna ti o dara julọ lati koju gbogbo ipenija awoṣe asọtẹlẹ gidi-aye alailẹgbẹ.
Iṣeto nẹtiwọọki le jẹ yiyan ti o da lori imọ ẹnikan ti agbegbe ọran ati iriri nẹtiwọọki nkankikan ṣaaju. Nigbati o ba n ṣe iṣiro iṣeto nẹtiwọọki nkankikan, nọmba awọn fẹlẹfẹlẹ ati awọn neuronu ti a lo lori awọn iṣoro ti o jọmọ jẹ aaye ti o dara lati bẹrẹ.
Idiju nẹtiwọọki nkankikan yẹ ki o pọsi ni diėdiẹ da lori iṣelọpọ akanṣe ati deede, bẹrẹ pẹlu apẹrẹ nẹtiwọọki nkankikan ti o rọrun.
32. Iru awọn nẹtiwọọki nkankikan wo ni o ṣiṣẹ nipasẹ ikẹkọ imuduro jinlẹ?
- Ninu ilana ikẹkọ ẹrọ ti a pe ni ikẹkọ imuduro, awoṣe n ṣiṣẹ lati mu imọran ti ere akopọ pọ si, gẹgẹ bi awọn nkan laaye ṣe.
- Awọn ere ati awọn ọkọ awakọ ti ara ẹni ni a ṣe apejuwe mejeeji bi awọn iṣoro ti o kan atilẹyin ẹkọ.
- A lo iboju naa bi titẹ sii ti iṣoro naa lati ṣe aṣoju jẹ ere kan. Lati le gbejade abajade fun awọn ipele atẹle, algoridimu gba awọn piksẹli bi titẹ sii ati ṣe ilana wọn nipasẹ ọpọlọpọ awọn fẹlẹfẹlẹ ti awọn nẹtiwọọki alakikanju.
- Awọn abajade awọn iṣe awoṣe, boya ọjo tabi buburu, ṣiṣẹ bi imuduro.
ipari
Ẹkọ ti o jinlẹ ti dide ni olokiki ni awọn ọdun, pẹlu awọn ohun elo ni o fẹrẹ to gbogbo agbegbe ile-iṣẹ.
Awọn ile-iṣẹ n wa siwaju sii fun awọn amoye ti o ni oye ti o le ṣe apẹrẹ awọn awoṣe ti o ṣe atunṣe ihuwasi eniyan nipa lilo ẹkọ ti o jinlẹ ati awọn isunmọ ikẹkọ ẹrọ.
Awọn oludije ti o mu eto ọgbọn wọn pọ si ati ṣetọju imọ wọn ti awọn imọ-ẹrọ gige-eti wọnyi le wa ọpọlọpọ awọn aye iṣẹ pẹlu isanwo ti o wuyi.
O le bẹrẹ pẹlu awọn ifọrọwanilẹnuwo ni bayi ti o ni oye to lagbara lori bi o ṣe le dahun si diẹ ninu awọn ibeere ifọrọwanilẹnuwo ikẹkọ jinlẹ nigbagbogbo ti a beere. Ṣe igbesẹ ti nbọ ti o da lori awọn ibi-afẹde rẹ.
Ṣabẹwo si Hashdork's Interview Series lati mura fun awọn ibere ijomitoro.
Fi a Reply