ولې موږ اړتیا لرو چې د ماشین زده کړې کې اصلاح پلي کړو؟
اصلاح کول د ماشین زده کړې کې مهم رول لوبوي ځکه چې دوی موږ ته دا توان راکوي چې د ماډلونو فعالیت او موثریت ښه کړو، په نهایت کې د لا دقیقو وړاندوینو او ګړندي روزنې وختونو لامل کیږي. د مصنوعي استخباراتو په برخه کې، په ځانګړې توګه پرمختللي ژورې زده کړې، د اصلاح کولو تخنیکونه د عصري پایلو ترلاسه کولو لپاره اړین دي. د غوښتنلیک لپاره یو له لومړنیو دلیلونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/ADL پرمختللې ژوره زده کړه, اصلاح کول, د ماشین زده کړې لپاره غوره کول
په ماشین زده کړه کې د زده کړې کچه څومره ده؟
د زده کړې کچه د ماشین زده کړې په شرایطو کې یو مهم ماډل ټونینګ پیرامیټر دی. دا د هر روزنیز مرحلې تکرار کې د ګام اندازه ټاکي، د مخکینۍ روزنې مرحلې څخه ترلاسه شوي معلوماتو پراساس. د زده کړې نرخ تنظیم کولو سره ، موږ کولی شو هغه نرخ کنټرول کړو چې ماډل د روزنې ډیټا څخه زده کوي او
- 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
ایا دا سمه ده چې د w او b پیرامیټونو تازه کولو پروسې ته د ماشین زده کړې روزنیز مرحله ووایاست؟
د ماشین زده کړې په شرایطو کې د روزنې مرحله د پیرامیټونو تازه کولو پروسې ته اشاره کوي، په ځانګړې توګه د روزنې پړاو په جریان کې د ماډل وزن (w) او تعصب (b). دا پیرامیټونه خورا مهم دي ځکه چې دوی د وړاندوینې په کولو کې د ماډل چلند او تاثیر ټاکي. له همدې امله، دا په حقیقت کې د بیان لپاره سمه ده
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, ساده او ساده 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 عصبي شبکې ماډل په روزنه کې د اصلاح کونکي رول څه دی؟
د عصبي شبکې ماډل په روزنه کې د اصلاح کونکي رول د غوره فعالیت او دقت ترلاسه کولو لپاره خورا مهم دی. د ژورې زده کړې په ډګر کې، اصلاح کونکی د موډل پیرامیټرو تنظیم کولو کې د پام وړ رول لوبوي ترڅو د ضایع فعالیت کم کړي او د عصبي شبکې عمومي فعالیت ښه کړي. دا پروسه په عام ډول ویل کیږي
- 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 "train_neural_network" فعالیت موخه څه ده؟
په TensorFlow کې د "train_neural_network" فعالیت د ژورې زده کړې په ډګر کې یو مهم هدف ترسره کوي. TensorFlow د خلاصې سرچینې کتابتون دی چې په پراخه کچه د عصبي شبکو جوړولو او روزنې لپاره کارول کیږي ، او د "train_neural_network" فعالیت په ځانګړي ډول د عصبي شبکې ماډل روزنې پروسې اسانه کوي. دا فعالیت د ښه کولو لپاره د ماډل پیرامیټونو په ښه کولو کې مهم رول لوبوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د شبکې چلول, د ازموینې بیاکتنه
TensorFlow څنګه د ماډل پیرامیټرې اصلاح کوي ترڅو د وړاندوینو او ریښتیني معلوماتو ترمینځ توپیر کم کړي؟
TensorFlow د خلاصې سرچینې ماشین زده کړې ځواکمن چوکاټ دی چې د وړاندوینو او ریښتیني معلوماتو ترمینځ توپیر کمولو لپاره مختلف اصلاح کولو الګوریتم وړاندیز کوي. په TensorFlow کې د ماډل پیرامیټونو د اصلاح کولو پروسه ډیری کلیدي مرحلې لري، لکه د ضایع فعالیت تعریف کول، د اصلاح کونکي غوره کول، د متغیرونو پیل کول، او د تکراري تازه معلوماتو ترسره کول. لومړی،