د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په ډګر کې، د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتمونه د پیچلو ستونزو په حل کولو او د معلوماتو پراساس وړاندوینې کولو کې مهم رول لوبوي. دا الګوریتمونه د نوډونو له یو بل سره تړلي پرتونه لري چې د انسان دماغ جوړښت څخه الهام اخیستل کیږي. د عصبي شبکو په مؤثره توګه د روزنې او کارولو لپاره، د شبکې د فعالیت او چلند په ټاکلو کې څو کلیدي پیرامیټونه اړین دي.
1. د پوړونو شمیر: په عصبي شبکه کې د پرتونو شمیر یو بنسټیز پیرامیټر دی چې د پیچلو نمونو زده کولو لپاره د هغې ظرفیت د پام وړ اغیزه کوي. ژور عصبي شبکې، چې ډیری پټې پرتونه لري، د معلوماتو دننه د پیچلو اړیکو نیولو توان لري. د پرتونو د شمیر انتخاب د ستونزې پیچلتیا او د موجود معلوماتو مقدار پورې اړه لري.
2. د نیورونونو شمیر: نیورون په عصبي شبکه کې لومړني کمپیوټري واحدونه دي. په هر پرت کې د نیورونونو شمیر د شبکې نمایشي ځواک او د زده کړې ظرفیت اغیزه کوي. د نیورونونو د شمیر انډول کول خورا مهم دي ترڅو د معلوماتو د کم فټینګ (ډیر لږ نیورونونو) یا ډیر فټینګ (ډیری نیورونونو) مخنیوی وشي.
3. د فعالولو دندې: د فعالولو فعالیتونه په عصبي شبکه کې غیر خطي بڼه معرفي کوي، دا توان ورکوي چې په ډیټا کې پیچلې اړیکې ماډل کړي. د فعالولو عام فعالیتونه شامل دي ReLU (Rectified Linear Unit)، Sigmoid، او Tanh. د هرې طبقې لپاره د مناسب فعالیت فعالیت غوره کول د شبکې د زده کړې وړتیا او د همغږۍ سرعت لپاره حیاتي دي.
4. د زده کړې کچه: د زده کړې کچه د روزنې په بهیر کې په هر تکرار کې د ګام اندازه ټاکي. د زده کړې لوړه کچه ممکن د دې لامل شي چې ماډل د غوره حل څخه تیر شي، پداسې حال کې چې د زده کړې ټیټ نرخ کولی شي د ورو همغږۍ لامل شي. د غوره زده کړې نرخ موندل د اغیزمنې روزنې او ماډل فعالیت لپاره خورا مهم دي.
5. د اصلاح کولو الګوریتم: د اصلاح کولو الګوریتمونه، لکه Stochastic Gradient Descent (SGD)، Adam، او RMSprop، د روزنې په جریان کې د شبکې وزن تازه کولو لپاره کارول کیږي. دا الګوریتمونه د ضایع فعالیت کمول او د ماډل وړاندوینې درستیت ته وده ورکول دي. د سم اصلاح کولو الګوریتم غوره کول کولی شي د روزنې سرعت او د عصبي شبکې وروستي فعالیت باندې د پام وړ اغیزه وکړي.
6. د تنظیم کولو تخنیکونه: د منظم کولو تخنیکونه، لکه L1 او L2 منظم کول، پریښودل، او د بست نورمال کول، د ډیر فټینګ مخنیوي او د ماډل عمومي کولو وړتیا ته وده ورکولو لپاره کارول کیږي. منظم کول د شبکې پیچلتیا کمولو کې مرسته کوي او نه لیدل شوي ډیټا ته د هغې قوي والي لوړوي.
7. د ضایع فعالیت: د ضایع کولو فعالیت انتخاب د غلطۍ اندازه تعریفوي چې د روزنې پرمهال د ماډل فعالیت ارزولو لپاره کارول کیږي. د عام زیان په دندو کې شامل دي Mean Squared Error (MSE)، Cross-Entropy Loss، او Hinge Loss. د مناسب ضایع فعالیت غوره کول د ستونزې په ماهیت پورې اړه لري، لکه راجستر یا طبقه بندي.
8. د بست اندازه: د بیچ اندازه د روزنې په جریان کې په هر تکرار کې پروسس شوي ډیټا نمونو شمیر ټاکي. د لوی بیچ اندازې کولی شي روزنه ګړندۍ کړي مګر ممکن ډیرې حافظې ته اړتیا ولري، پداسې حال کې چې د کوچنۍ بستې اندازې په تدریجي اندازې کې ډیر شور وړاندې کوي. د بستې اندازې تنظیم کول د روزنې موثریت او ماډل فعالیت غوره کولو لپاره اړین دي.
9. د پیل کولو سکیمونه: د پیل کولو سکیمونه، لکه Xavier او He ابتدا کول، دا تعریفوي چې د عصبي شبکې وزن څنګه پیل کیږي. د مناسب وزن پیل کول د تدریجي ورکیدو یا چاودیدو مخنیوي لپاره خورا مهم دي ، کوم چې کولی شي د روزنې پروسې مخه ونیسي. د باثباته او اغیزمنې روزنې د یقیني کولو لپاره د سم پیل کولو سکیم غوره کول خورا مهم دي.
د دې کلیدي پیرامیټونو پوهیدل او په مناسب ډول تنظیم کول د اغیزمن عصبي شبکې میشته الګوریتمونو ډیزاین او روزنې لپاره اړین دي. د دې پیرامیټرو په احتیاط سره تنظیم کولو سره، متخصصین کولی شي د ماډل فعالیت ته وده ورکړي، د همغږۍ سرعت ښه کړي، او د عام مسلو لکه د ډیر فټینګ یا کم فټینګ مخه ونیسي.
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؟
- TensorBoard څه شی دی؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ