ځینې احتمالي مسلې کومې دي چې د عصبي شبکو سره رامینځته کیدی شي چې لوی شمیر پیرامیټونه لري ، او دا مسلې څنګه حل کیدی شي؟
د ژورې زده کړې په ډګر کې، د ډیری پیرامیټونو سره عصبي شبکې کولی شي ډیری احتمالي مسلې رامینځته کړي. دا مسلې کولی شي د شبکې روزنې پروسې، عمومي کولو وړتیاوې، او کمپیوټري اړتیاوې اغیزمنې کړي. په هرصورت، ډیری تخنیکونه او طریقې شتون لري چې د دې ننګونو سره د مبارزې لپاره کارول کیدی شي. یو له لومړنیو مسلو څخه چې د لوی عصبي سیسټم سره
ولې دا مهمه ده چې په عصبي شبکو کې د صفر او یو یا منفي یو او یو تر مینځ د معلوماتو ډاټا اندازه کړئ؟
د صفر او یو یا منفي یو او یو تر مینځ د معلوماتو ډیټا اندازه کول د عصبي شبکو د پروسس کولو دمخه مرحله کې یو مهم ګام دی. د دې نورمال کولو پروسه ډیری مهم لاملونه او اغیزې لري چې د شبکې عمومي فعالیت او موثریت کې مرسته کوي. لومړی، د ان پټ ډاټا اندازه کول مرسته کوي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې ټولې ځانګړتیاوې
په عصبي شبکه کې د فعالیت فعالیت څنګه معلوموي چې ایا نیورون "اور" کوي که نه؟
په عصبي شبکه کې د فعالیت فعالیت په ټاکلو کې مهم رول لوبوي چې ایا نیورون "اور" کوي که نه. دا یو ریاضياتي فعالیت دی چې نیورون ته د آخذونو وزن لرونکی مقدار لیږدوي او محصول تولیدوي. دا محصول بیا د نیورون د فعالیت حالت ټاکلو لپاره کارول کیږي، کوم چې په پایله کې اغیزه کوي
د عصبي شبکو سره په ژورې زده کړې کې د اعتراض پر بنسټ برنامې کارولو هدف څه دی؟
د آبجیکٹ اورینټډ برنامه کول (OOP) د برنامه کولو تمثیل دی چې په شیانو کې د ډیټا او چلندونو تنظیم کولو سره د ماډلر او بیا کارولو وړ کوډ رامینځته کولو ته اجازه ورکوي. د عصبي شبکو سره د ژورې زده کړې په برخه کې، OOP د پیچلو ماډلونو پراختیا، ساتنې، او توزیع کولو اسانتیا کې یو مهم هدف ترسره کوي. دا د ډیزاین کولو لپاره یو منظم چلند چمتو کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, پېژندنه, د پایوټون او پیټورچ سره ژوره زده کړې معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2