د فعالولو اتلسونه په عصبي شبکه کې د فعالیت ځای لید لید لپاره قوي وسیله ده. د دې لپاره چې پوه شي چې څنګه د فعالولو اتلسونه کار کوي، دا مهمه ده چې لومړی د عصبي شبکې په شرایطو کې د فعالیتونو په اړه روښانه پوهه ولرئ.
په عصبي شبکه کې، فعالیت په شبکه کې د هر نیورون یا نوډ محصولاتو ته اشاره کوي. دا فعالیتونه د هر نیورون آخذونو ته د وزنونو سیټ پلي کولو او د فعالیت فعالیت له لارې پایله تیرولو سره محاسبه کیږي. د فعالولو فعالیت په شبکه کې غیر خطي بڼه معرفي کوي، دا اجازه ورکوي چې د آخذو او محصولاتو ترمنځ پیچلې اړیکې ماډل کړي.
د فعالولو اتلسونه د عصبي شبکې فعالیتونو لیدو لپاره یوه لاره چمتو کوي چې دوی په ټیټ ابعادي ځای کې نقشه کولو سره چې په اسانۍ سره لیدل کیدی شي. دا په ځانګړې توګه د عکس طبقه بندي په برخه کې ګټور دی، چیرې چې عصبي شبکې عموما د عکسونو تحلیل او طبقه بندي کولو لپاره کارول کیږي.
د فعالولو اتلس رامینځته کولو لپاره ، موږ د نمایندګۍ ان پټ عکسونو سیټ غوره کولو سره پیل کوو. دا انځورونه بیا د عصبي شبکې له لارې تیریږي، او د یو ځانګړي پرت یا د پرتونو سیټ فعالیت ثبت کیږي. بیا فعالیتونه د ابعاد کمولو تخنیکونو لکه t-SNE یا UMAP په کارولو سره په ټیټ ابعادي ځای کې وړاندیز کیږي.
په پایله کې د فعالولو اتلس په عصبي شبکه کې د فعالیت ځای بصری نمایش وړاندې کوي. په اطلس کې هره نقطه د ان پټ عکس سره مطابقت لري، او د نقطې موقعیت د دې عکس لپاره د ټاکل شوي پرت (s) فعالیت څرګندوي. د اطلس په معاینه کولو سره، موږ کولی شو بصیرت ترلاسه کړو چې څنګه عصبي شبکه د معلوماتو استازیتوب کوي او پروسس کوي.
د مثال په توګه، راځئ چې د څارویو د انځورونو طبقه بندي کولو لپاره روزل شوي عصبي شبکه په پام کې ونیسو. موږ کولی شو د مختلف حیواناتو د عکسونو سیټ په کارولو سره د فعالولو اتلس جوړ کړو. د اطلس په معاینه کولو سره، موږ ممکن وګورو چې د پیشوګانو او سپیو انځورونه یوځای سره یوځای شوي، دا په ګوته کوي چې شبکې د دې دوو ټولګیو ترمنځ توپیر زده کړی. موږ ممکن دا هم وګورو چې د مرغیو انځورونه د اطلس په اوږدو کې خپاره شوي، دا په ګوته کوي چې شبکه د دې ټولګي ډیر متنوع نمایندګي لري.
د فعالولو اتلسونه ډیری ډیډیټیک ارزښتونه لري. لومړی، دوی د عصبي شبکې د داخلي کارونو بصري نمایندګي وړاندې کوي، دا اسانه کوي چې پوه شي او تشریح کړي چې شبکه څنګه معلومات پروسس کوي. دا د ماشین زده کړې په برخه کې د څیړونکو او متخصصینو لپاره په ځانګړې توګه ګټور کیدی شي، ځکه چې دا دوی ته اجازه ورکوي چې د دوی د ماډلونو چلند کې بصیرت ترلاسه کړي.
دوهم، د فعالولو اتلسونه د ماډل ډیبګ کولو او ښه کولو لپاره کارول کیدی شي. د بیالبیلو پرتونو د فعالیتونو په لیدلو سره، موږ کولی شو احتمالي مسلې وپیژنو لکه مړ شوي نیورونونه یا ډیر مناسب. دا معلومات بیا د ماډل جوړښت یا روزنې پروسې اصلاح کولو لپاره کارول کیدی شي.
سربیره پردې، د فعالولو اتلسونه د مختلف ماډلونو یا روزنې ستراتیژیو پرتله کولو لپاره کارول کیدی شي. د څو موډلونو لپاره د اتلسونو په جوړولو سره، موږ کولی شو د دوی د فعالیت نمونې په لید سره پرتله کړو او توپیرونه یا ورته والی وپیژنو. دا کولی شي د شبکې په چلند باندې د مختلف ډیزاین انتخابونو اغیزې په پوهیدو کې مرسته وکړي.
د فعالولو اتلسونه په عصبي شبکه کې د فعالیت ځای لید لید لپاره ارزښتناکه وسیله ده. دوی یو بصری استازیتوب وړاندې کوي چې څنګه شبکه معلومات پروسس کوي او د ماشین زده کړې موډلونو د پوهیدو، تفسیر، او ښه کولو لپاره کارول کیدی شي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ