د ماشین زده کړې ماډل کې د یو شمیر دورونو او د ماډل چلولو څخه د وړاندوینې دقت ترمنځ اړیکه څه ده؟
د ماشین زده کړې ماډل کې د وختونو شمیر او د وړاندوینې دقت ترمینځ اړیکه یو مهم اړخ دی چې د ماډل فعالیت او عمومي کولو وړتیا باندې د پام وړ اغیزه کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې یو بشپړ پاس ته اشاره کوي. پدې پوهیدل چې څنګه د وختونو شمیر د وړاندوینې دقت اغیزه کوي اړینه ده
ایا د مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر زیاتول د حافظې خطر زیاتوي چې د ډیر فټینګ لامل کیږي؟
د مصنوعي عصبي شبکې پرت کې د نیورونونو شمیر ډیرول واقعیا د حافظې لوړ خطر رامینځته کولی شي ، په بالقوه توګه د ډیر فټینګ لامل کیږي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې توضیحات او شور تر هغه حده زده کړي چې دا په نه لیدل شوي ډیټا کې د ماډل فعالیت باندې منفي اغیزه کوي. دا یوه عامه ستونزه ده
پریښودل څه شی دی او دا څنګه د ماشین زده کړې ماډلونو کې د اضافي فټینګ سره مبارزه کې مرسته کوي؟
Dropout د منظم کولو تخنیک دی چې د ماشین زده کړې ماډلونو کې کارول کیږي، په ځانګړې توګه د ژورې زده کړې عصبي شبکو کې، د اضافي فټینګ سره د مبارزې لپاره. اوورفټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې ښه فعالیت کوي مګر د نه لیدل شوي معلوماتو عمومي کولو کې پاتې راځي. پریښودل دا مسله په شبکه کې د نیورونونو د پیچلي همغږي کولو مخه نیولو سره حل کوي، دوی مجبوروي چې نور زده کړي
منظم کول څنګه کولی شي د ماشین زده کړې ماډلونو کې د ډیر فټینګ ستونزې حل کولو کې مرسته وکړي؟
منظم کول د ماشین زده کړې کې یو پیاوړی تخنیک دی چې کولی شي په ماډلونو کې د ډیر فټینګ ستونزه په مؤثره توګه حل کړي. اوورفټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا خورا ښه زده کړي ، تر دې حده چې دا خورا تخصص کیږي او د نه لیدل شوي معلوماتو په عمومي کولو کې پاتې راځي. منظم کول د جزا اصطلاح اضافه کولو سره د دې مسلې کمولو کې مرسته کوي
د جوړښت او فعالیت په برخه کې د بیس لاین، کوچني او لوی ماډلونو ترمنځ توپیرونه څه وو؟
د جوړښت او فعالیت له مخې د بیس لاین ، کوچني او لوی ماډلونو ترمینځ توپیرونه په هر ماډل کې کارول شوي پرتونو ، واحدونو او پیرامیټونو شمیر کې توپیرونو ته منسوب کیدی شي. په عموم کې، د عصبي شبکې ماډل جوړښت د دې پرتونو تنظیم او تنظیم ته اشاره کوي، پداسې حال کې چې فعالیت څنګه ته اشاره کوي.
انډر فټینګ څنګه د ماډل فعالیت له مخې له ډیر فټینګ څخه توپیر لري؟
انډر فټینګ او ډیر فټینګ د ماشین زده کړې ماډلونو کې دوه عام ستونزې دي چې کولی شي د دوی فعالیت د پام وړ اغیزه وکړي. د ماډل فعالیت په شرایطو کې، انډر فټینګ واقع کیږي کله چې یو ماډل په ډیټا کې د اصلي نمونو نیولو لپاره خورا ساده وي، په پایله کې د ضعیف وړاندوینې درستیت. له بلې خوا، ډیر فټینګ واقع کیږي کله چې یو ماډل خورا پیچلی شي
د ماشین زده کړې کې ډیر فټینګ څه شی دی او ولې پیښیږي؟
اوورفټینګ د ماشین زده کړې کې یوه عامه ستونزه ده چیرې چې ماډل د روزنې ډیټا کې خورا ښه فعالیت کوي مګر نوي ، نه لیدل شوي ډیټا ته عمومي کولو کې پاتې راځي. دا هغه وخت پیښیږي کله چې ماډل خورا پیچلی شي او د روزنې ډیټا کې د شور او بیروني یادولو پیل کوي ، د دې پرځای چې اصلي نمونې او اړیکې زده کړي. په
په څو ګرم کوډ شوي صف کې د ID کلمې اهمیت څه دی او دا په بیاکتنه کې د کلمو شتون یا نشتوالي سره څنګه تړاو لري؟
په څو-هټ کوډ شوي صف کې د ID کلمه په بیاکتنه کې د کلمو شتون یا نشتوالي استازیتوب کولو کې خورا مهم اهمیت لري. د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) دندو په شرایطو کې، لکه د احساساتو تحلیل یا د متن طبقه بندي، د څو ګرم کوډ شوی سرې د متن ډیټا نمایندګۍ لپاره یو عام کارول شوی تخنیک دی. د دې کوډ کولو سکیم کې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د فلم بیاکتنې په څو ګرم کوډ شوي صف کې د بدلولو هدف څه دی؟
د فلم بیاکتنې په څو ګرم کوډ شوي صف کې بدلول د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو مهم هدف ترسره کوي ، په ځانګړي توګه د ماشین زده کړې ماډلونو کې د ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزو حل کولو شرایطو کې. پدې تخنیک کې د متني فلم بیاکتنې په عددي نمایندګۍ بدلول شامل دي چې د ماشین زده کړې الګوریتمونو لخوا کارول کیدی شي ، په ځانګړي توګه هغه چې په کارولو سره پلي کیږي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
د روزنې او اعتبار له لاسه ورکولو شرایطو کې د اضافي فټینګ څنګه لیدل کیدی شي؟
ډیر فټینګ د ماشین زده کړې ماډلونو کې یوه عامه ستونزه ده ، پشمول هغه چې د TensorFlow په کارولو سره رامینځته شوي. دا واقع کیږي کله چې یو ماډل خورا پیچلی شي او د اصلي نمونو زده کولو پرځای د روزنې ډیټا یادول پیل کړي. دا د ضعیف عمومي کولو او لوړ روزنې دقت لامل کیږي ، مګر د اعتبار ټیټ درستیت. د روزنې او اعتبار له لاسه ورکولو شرایطو کې،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ډیر مناسب او زیر کونکي ستونزې, د ماډل ډیر فټینګ او کم فټینګ ستونزې حل کول - لومړۍ برخه, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2