عصبي شبکه د ژورې زده کړې بنسټیزه برخه ده، د مصنوعي استخباراتو فرعي ساحه. دا یو کمپیوټري ماډل دی چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل شوی. عصبي شبکې د څو کلیدي برخو څخه جوړ شوي دي، هر یو د زده کړې په بهیر کې خپل ځانګړی رول لري. پدې ځواب کې، موږ به دا اجزا په تفصیل سره وپلټو او د دوی اهمیت به تشریح کړو.
1. نیورون: نیورون د عصبي شبکې بنسټیز ساختماني بلاکونه دي. دوی معلومات ترلاسه کوي، محاسبې ترسره کوي، او محصول تولیدوي. هر نیورون د وزن لرونکي اړیکو له لارې د نورو نیورونونو سره وصل دی. دا وزنونه د ارتباط ځواک ټاکي او د زده کړې په بهیر کې مهم رول لوبوي.
2. د فعالولو فعالیت: د فعالولو فعالیت په عصبي شبکه کې غیر خطي بڼه معرفي کوي. دا د مخکینۍ پرت څخه د معلوماتو وزن لرونکی مقدار اخلي او محصول تولیدوي. د فعالولو عام فعالیت کې د سیګمایډ فنکشن، تانه فنکشن، او ریکټفایډ لینر واحد (ReLU) فنکشن شامل دي. د فعالولو فعالیت انتخاب د ستونزې حل کولو او د شبکې مطلوب چلند پورې اړه لري.
3. پرتونه: یو عصبي شبکه په پرتونو کې تنظیم شوې ده، کوم چې د ډیری نیورونونو څخه جوړ شوي دي. د ان پټ پرت د ان پټ ډیټا ترلاسه کوي، د محصول پرت وروستی محصول تولیدوي، او پټ پرتونه په منځ کې دي. پټ پرتونه شبکې ته وړتیا ورکوي چې پیچلې نمونې او نمایشونه زده کړي. د عصبي شبکې ژوروالی د پټو پرتونو شمیر ته اشاره کوي چې پکې شامل دي.
4. وزنونه او تعصبونه: وزنونه او تعصبونه هغه پیرامیټونه دي چې د عصبي شبکې چلند ټاکي. د نیورونونو ترمنځ هر اړیکه یو تړلی وزن لري، کوم چې د ارتباط ځواک کنټرولوي. تعصبات هغه اضافي پیرامیټونه دي چې په هر نیورون کې اضافه شوي، دوی ته اجازه ورکوي چې د فعالیت فعالیت بدل کړي. د روزنې په جریان کې، دا وزنونه او تعصبونه تنظیم شوي ترڅو د اټکل شوي او حقیقي پایلو ترمنځ غلطی کم کړي.
5. د ضایع فعالیت: د ضایع فعالیت د عصبي شبکې وړاندوینه شوي محصول او ریښتیني محصول تر مینځ توپیر اندازه کوي. دا غلطي اندازه کوي او د شبکې لپاره سیګنال چمتو کوي ترڅو خپل وزنونه او تعصبونه تازه کړي. د عام زیان په کارونو کې د اوسط مربع غلطی، کراس انټروپي، او بائنری کراس انټروپي شامل دي. د ضایع فعالیت انتخاب د ستونزې په حل او د محصول نوعیت پورې اړه لري.
6. د اصلاح کولو الګوریتم: د اصلاح کولو الګوریتم د عصبي شبکې وزن او تعصب تازه کولو لپاره کارول کیږي چې د خرابي فعالیت لخوا محاسبه شوي غلطۍ پراساس وي. تدریجي نزول په پراخه کچه کارول شوي اصلاح کولو الګوریتم دی چې په تکراري ډول د خورا لوړ نزول په لور وزن او تعصب تنظیموي. د تدریجي نزول ډولونه، لکه د سټوچیسټیک تدریجي نزول او ادم، د کنورژن سرعت او دقت د ښه کولو لپاره اضافي تخنیکونه شاملوي.
7. بیک پروپاګیشن: بیک پروپیګیشن یو کلیدي الګوریتم دی چې د عصبي شبکو روزنې لپاره کارول کیږي. دا د شبکې وزن او تعصبونو ته په پام سره د ضایع فعالیت تدریجي محاسبه کوي. د شبکې له لارې د دې تدریجي شاته تبلیغ کولو سره، دا د اړین وزن تازه معلوماتو اغیزمن محاسبې ته اجازه ورکوي. Backpropagation شبکې ته وړتیا ورکوي چې له خپلو غلطیو زده کړي او د وخت په تیریدو سره خپل فعالیت ښه کړي.
د عصبي شبکې کلیدي برخې شامل دي نیورونونه، د فعالیت فعالیت، پرتونه، وزنونه او تعصبونه، د ضایع کولو فعالیتونه، د اصلاح کولو الګوریتمونه، او بیک پروپیګیشن. هره برخه د زده کړې په بهیر کې مهم رول لوبوي، شبکې ته اجازه ورکوي چې پیچلې ډاټا پروسس کړي او دقیق وړاندوینې وکړي. د دې اجزاوو پوهیدل د اغیزمنو عصبي شبکو جوړولو او روزنې لپاره اړین دي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره:
- ایا کیراس د TFlearn په پرتله د ژورې زده کړې TensorFlow کتابتون دی؟
- په TensorFlow 2.0 او وروسته کې، ناستې نور په مستقیم ډول نه کارول کیږي. ایا د دوی کارولو لپاره کوم دلیل شتون لري؟
- یو ګرم کوډ کول څه شی دی؟
- د SQLite ډیټابیس سره د پیوستون رامینځته کولو او د کرسر څیز رامینځته کولو هدف څه دی؟
- د چیټ بوټ ډیټابیس جوړښت رامینځته کولو لپاره چمتو شوي پایتون کوډ سنیپټ کې کوم ماډلونه وارد شوي؟
- ځینې کلیدي ارزښت لرونکي جوړه کوم دي چې د ډیټا څخه ایستل کیدی شي کله چې دا د چیټ بوټ لپاره په ډیټابیس کې ذخیره کوي؟
- په ډیټابیس کې د اړونده معلوماتو ذخیره کول څنګه د لوی مقدار ډیټا اداره کولو کې مرسته کوي؟
- د چیټ بوټ لپاره د ډیټابیس رامینځته کولو هدف څه دی؟
- ځینې ملاحظات څه دي کله چې د پوستې غوره کول او د بیم چوکۍ تنظیم کول او د چیټ بوټ د انفرنس پروسې کې د هر انپټ ژباړې شمیر؟
- ولې دا مهمه ده چې په دوامداره توګه د چیټ بوټ فعالیت کې ضعفونه و ازموئ او وپیژنئ؟
د TensorFlow سره په EITC/AI/DLTF ژورې زده کړې کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ