ایا ژوره زده کړه د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي؟
ژوره زده کړه په حقیقت کې د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي. ژوره زده کړه د ماشین زده کړې فرعي ساحه ده چې د څو پرتونو سره د مصنوعي عصبي شبکو روزنې باندې تمرکز کوي، چې د ژور عصبي شبکو په نوم هم پیژندل کیږي. دا شبکې د دې لپاره ډیزاین شوي چې د ډیټا درجه بندي نمایندګي زده کړي، دوی فعالوي
ایا د ګوګل د TensorFlow چوکاټ د ماشین زده کړې ماډلونو په پراختیا کې د خلاصون کچه لوړه کوي (د مثال په توګه د ترتیب سره د کوډ کولو ځای په ځای کول)؟
د ګوګل ټینسر فلو چوکاټ واقعیا پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ماشین زده کړې ماډلونو پراختیا کې د خلاصون کچه لوړه کړي ، د ترتیب سره د کوډ کولو ځای په ځای کولو ته اجازه ورکوي. دا خصوصیت د تولید او کارولو اسانتیا له مخې د پام وړ ګټه چمتو کوي ، ځکه چې دا د ماشین زده کړې ماډلونو رامینځته کولو او پلي کولو پروسه ساده کوي. یو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
ایا دا سمه ده چې که ډیټاسیټ لوی وي یو لږ ارزونې ته اړتیا لري ، پدې معنی چې د ارزونې لپاره کارول شوي ډیټاسیټ برخه د ډیټاسیټ اندازې زیاتوالي سره کم کیدی شي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، د ډیټاسیټ اندازه د ارزونې په پروسه کې مهم رول لوبوي. د ډاټا د اندازې او ارزونې اړتیاو ترمنځ اړیکه پیچلې ده او په مختلفو فکتورونو پورې اړه لري. په هرصورت، دا په عموم ډول ریښتیا ده چې څنګه د ډیټاسیټ اندازه زیاتیږي، د ډیټاسیټ برخه د ارزونې لپاره کارول کیدی شي.
ایا یو څوک کولی شي په اسانۍ سره د ژور عصبي شبکې (DNN) پټ دلیل په توګه چمتو شوي سرې بدلولو سره په انفرادي پرتونو کې د پرتونو او نوډونو شمیر (زیاتولو او لرې کولو) کنټرول کړي؟
د ماشین زده کړې په برخه کې، په ځانګړې توګه ژورې عصبي شبکې (DNNs)، په هر پرت کې د پرتونو او نوډونو شمیر کنټرول کولو وړتیا د ماډل جوړښت دودیز کولو بنسټیز اړخ دی. کله چې د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې په شرایطو کې د DNNs سره کار کوئ ، د پټ دلیل په توګه چمتو شوي صف یو مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
څنګه وپیژندل شي چې دا ماډل ډیر مناسب دی؟
د دې پیژندلو لپاره چې یو ماډل ډیر فټ شوی وي ، یو څوک باید د ډیر فټینګ مفهوم او د ماشین زده کړې کې د هغې اغیزې درک کړي. ډیر فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې په استثنایی ډول ښه فعالیت کوي مګر نوي ، نه لیدل شوي ډیټا ته عمومي کولو کې پاتې راځي. دا پدیده د ماډل وړاندوینې وړتیا ته زیان رسوي او کولی شي د ضعیف فعالیت لامل شي
عصبي شبکې او ژورې عصبي شبکې څه دي؟
عصبي شبکې او ژور عصبي شبکې د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې بنسټیز مفکورې دي. دا ځواکمن ماډلونه دي چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي، د پیچلو معلوماتو څخه د زده کړې او وړاندوینې کولو توان لري. عصبي شبکه یو کمپیوټري ماډل دی چې له یو بل سره وصل شوي مصنوعي نیورونونو څخه جوړ شوی دی، چې هم پیژندل کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
ولې ژورې عصبي شبکې ژورې بلل کیږي؟
ژور عصبي شبکې د نوډونو د شمیر پرځای د دوی د څو پرتونو له امله "ژوره" بلل کیږي. د "ژور" اصطالح د شبکې ژوروالي ته اشاره کوي، کوم چې د هغه پرتونو شمیر لخوا ټاکل کیږي. هره طبقه د نوډونو یو سیټ لري، چې د نیورون په نوم هم پیژندل کیږي، کوم چې په ان پټ کې محاسبه ترسره کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
DNN ته د نورو نوډونو اضافه کولو ګټې او زیانونه څه دي؟
ژور عصبي شبکې (DNN) ته د نورو نوډونو اضافه کول دواړه ګټې او زیانونه لري. د دې پوهیدو لپاره ، دا مهمه ده چې روښانه پوهه ولرئ چې DNNs څه دي او دوی څنګه کار کوي. DNNs د مصنوعي عصبي شبکې یو ډول دی چې د جوړښت او فعالیت تقلید کولو لپاره ډیزاین شوی.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
د ورکیدو تدریجي ستونزه څه ده؟
د ورکیدو تدریجي ستونزه یوه ننګونه ده چې د ژورو عصبي شبکو په روزنه کې رامینځته کیږي ، په ځانګړي توګه د تدریجي پراساس اصلاح کولو الګوریتمونو په شرایطو کې. دا د تدریجي کمیدو مسلې ته اشاره کوي ځکه چې دوی د زده کړې پروسې په جریان کې د ژورې شبکې پرتونو له لارې شاته تبلیغ کوي. دا پدیده کولی شي د پام وړ یووالي مخه ونیسي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي
د خطي ماډلونو په پرتله د ژورو عصبي شبکو کارولو ځینې نیمګړتیاوې څه دي؟
ژور عصبي شبکو د مصنوعي استخباراتو په برخه کې د پام وړ پاملرنه او شهرت ترلاسه کړی ، په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې کارونو کې. په هرصورت، دا مهمه ده چې دا ومنو چې دوی د خطي ماډلونو په پرتله د دوی نیمګړتیاو پرته ندي. پدې ځواب کې ، موږ به د ژور عصبي شبکو ځینې محدودیتونه وپلټو او ولې خطي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ژور عصبي شبکې او اټکلونکي, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2