عصبي شبکه څه ده؟
عصبي شبکه یو کمپیوټري ماډل دی چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي. دا د مصنوعي استخباراتو یوه اساسي برخه ده، په ځانګړې توګه د ماشین زده کړې په برخه کې. عصبي شبکې په ډیټا کې پیچلې نمونې او اړیکې پروسس او تشریح کولو لپاره ډیزاین شوي ، دوی ته اجازه ورکوي وړاندوینې وکړي ، نمونې وپیژني او حل کړي.
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې په برخه کې نور ګامونه, په بادل کې د روزنې ماډلونو لپاره لوی معلومات
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 روزنې په بهیر کې زیان څنګه محاسبه کیږي؟
د ژورې زده کړې په برخه کې د عصبي شبکې د روزنې پروسې په جریان کې، زیان یو مهم میټریک دی چې د ماډل اټکل شوي محصول او د اصلي هدف ارزښت ترمنځ توپیر اندازه کوي. دا د یوې اندازې په توګه کار کوي چې شبکه څومره ښه زده کوي ترڅو د مطلوب فعالیت اټکل وکړي. د پوهیدو لپاره
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPP د Python او PyTorch سره ژوره زده کړه, نوریال شبکه, د روزنې نمونه, د ازموینې بیاکتنه
د CNNs په روزنه کې د بیک پروپاګیشن هدف څه دی؟
Backpropagation د Convolutional Neural Networks (CNNs) په روزنه کې مهم رول لوبوي چې شبکې ته وړتیا ورکوي ترڅو خپل پیرامیټونه د هغه غلطۍ پراساس زده کړي او تازه کړي چې دا د فارورډ پاس په جریان کې رامینځته کوي. د بیرته خپریدو هدف د ورکړل شوي زیان فعالیت په اړه د شبکې د پیرامیټرو تدریجي په مؤثره توګه محاسبه کول دي ،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLPTFK ژور زده کړه د پایټن ، ټینسرفلو او کیراس سره, تحلیلي عصبي شبکې (CNN), د محیطي عصبي شبکو پیژندنه (CNN), د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow کې د اصلاح کونکي رول څه دی کله چې عصبي شبکه چلوي؟
اصلاح کونکی په TensorFlow کې د عصبي شبکې روزنې پروسې کې مهم رول لوبوي. دا د شبکې د پیرامیټونو تنظیم کولو مسؤلیت لري ترڅو د وړاندوینې شوي محصول او د شبکې ریښتیني محصول ترمینځ توپیر کم کړي. په بل عبارت، د اصلاح کونکي موخه د فعالیت ښه کول دي
بیک پروپاګیشن څه شی دی او دا څنګه د زده کړې پروسې سره مرسته کوي؟
Backpropagation د مصنوعي استخباراتو په برخه کې یو بنسټیز الګوریتم دی، په ځانګړې توګه د عصبي شبکو سره د ژورې زده کړې په ساحه کې. دا د زده کړې په پروسه کې مهم رول لوبوي چې شبکې ته وړتیا ورکوي ترڅو د اټکل شوي محصول او حقیقي محصول تر مینځ د غلطۍ پراساس خپل وزنونه او تعصبونه تنظیم کړي. دا تېروتنه ده
عصبي شبکه څنګه د روزنې پروسې په جریان کې زده کوي؟
د روزنې پروسې په جریان کې، یو عصبي شبکه د خپلو انفرادي نیورونونو وزنونو او تعصبونو تنظیمولو سره زده کړه کوي ترڅو د اټکل شوي محصولاتو او مطلوب محصولاتو ترمنځ توپیر کم کړي. دا تعدیل د تکراري اصلاح کولو الګوریتم له لارې ترلاسه کیږي چې د بیک پروپیګیشن په نوم یادیږي ، کوم چې د عصبي شبکو روزنې اساس دی. د پوهیدو لپاره چې څنګه a
عصبي شبکې څه دي او څنګه کار کوي؟
عصبي شبکې د مصنوعي استخباراتو او ژورې زده کړې په برخه کې یو بنسټیز مفهوم دی. دا کمپیوټري ماډلونه دي چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي. دا ماډلونه یو له بل سره وصل شوي نوډونه، یا مصنوعي نیورونونه لري، کوم چې معلومات پروسس او لیږدوي. د عصبي شبکې په اصلي برخه کې د نیورون پرتونه دي. د
فلټرونه څنګه په عصبي عصبي شبکه کې زده کیږي؟
د قناعتي عصبي شبکو (CNNs) په ساحه کې ، فلټرونه د ان پټ ډیټا څخه د معنی نمایشونو زده کولو کې مهم رول لوبوي. دا فلټرونه، چې د کرنل په نوم هم پیژندل کیږي، د روزنې په نوم د پروسې له لارې زده شوي، چیرې چې CNN خپل پیرامیټونه تنظیموي ترڅو د وړاندوینې او حقیقي پایلو ترمنځ توپیر کم کړي. دا پروسه عموما د اصلاح کولو په کارولو سره ترلاسه کیږي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, TensorFlow پیژندنه, د قونشني عصبي شبکو معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه