د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتمونه د پیچلو ستونزو په حل کولو او د معلوماتو پراساس وړاندوینې کولو کې مهم رول لوبوي. دا الګوریتمونه د نوډونو له یو بل سره تړلي پرتونه لري چې د انسان دماغ جوړښت څخه الهام اخیستل کیږي. د عصبي شبکو په اغیزمنه توګه د روزنې او کارولو لپاره، ډیری کلیدي پیرامیټونه اړین دي
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
ولې ارزونه د روزنې لپاره 80٪ او د ارزونې لپاره 20٪ ده مګر برعکس نه؟
د روزنې لپاره 80٪ وزن او د ماشین زده کړې په شرایطو کې ارزونې لپاره 20٪ وزن تخصیص د ډیری فکتورونو پراساس یو ستراتیژیک پریکړه ده. د دې توزیع هدف د زده کړې پروسې د ښه کولو او د ماډل د فعالیت دقیق ارزونه ډاډمن کولو ترمنځ توازن ساتل دي. پدې ځواب کې، موږ به د دې دلیلونو په اړه بحث وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې لومړی ګامونه, د ماشین زده کړې 7 مرحلې
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
د ژورې زده کړې د روزنې په مرحله کې د اصلاح کولو الګوریتمونو رول څه دی لکه د سټوچیسټیک تدریجي نزول؟
د اصلاح کولو الګوریتمونه، لکه د سټوچیسټیک تدریجي نزول (SGD)، د ژورې زده کړې ماډلونو د روزنې پړاو کې مهم رول لوبوي. ژوره زده کړه، د مصنوعي استخباراتو فرعي ساحه، د ډیری پرتونو سره د عصبي شبکو روزنې باندې تمرکز کوي ترڅو پیچلې نمونې زده کړي او دقیق وړاندوینې یا طبقه بندي وکړي. د روزنې په پروسه کې په تکراري ډول د ماډل پیرامیټونه تنظیم کول شامل دي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, په ارقامو روزنه او ازموینه, 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
د اصلاح کولو الګوریتم انتخاب او د شبکې جوړښت څنګه د ژورې زده کړې ماډل فعالیت اغیزه کوي؟
د ژورې زده کړې ماډل فعالیت د مختلف فکتورونو لخوا اغیزمن کیږي، په شمول د اصلاح کولو الګوریتم انتخاب او د شبکې جوړښت. دا دوه برخې د ډیټا څخه د زده کړې او عمومي کولو لپاره د ماډل وړتیا په ټاکلو کې مهم رول لوبوي. پدې ځواب کې، موږ به د اصلاح کولو الګوریتمونو او د شبکې جوړښتونو اغیزو ته پام وکړو
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, پېژندنه, د عصبي شبکو او ټینسرفلو سره ژوره زده کړې معرفي کول, د ازموینې بیاکتنه
کومې برخې لاهم د SVM پلي کولو کې ورک دي او دوی به څنګه په راتلونکي ښوونیز کې غوره شي؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) الګوریتم په پراخه کچه د طبقه بندي او راجستر کولو دندو لپاره کارول کیږي. له سکریچ څخه د SVM رامینځته کول د مختلف برخو پلي کول شامل دي ، مګر لاهم ځینې ورکې برخې شتون لري چې په راتلونکي ښوونې کې مطلوب کیدی شي. دا ځواب به یو مفصل او هر اړخیز توضیحات وړاندې کړي
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د ځانګړتیاو اندازه کولو هدف څه دی؟
د ریګریشن روزنې او ازموینې کې د ځانګړتیاو اندازه کول د دقیقو او باوري پایلو په ترلاسه کولو کې مهم رول لوبوي. د پیمانه کولو هدف د ځانګړتیاوو نورمال کول دي، ډاډ ترلاسه کول چې دوی په ورته پیمانه دي او د ریګریشن ماډل باندې د پرتلې وړ اغیزه لري. دا نورمال کولو پروسه د مختلفو دلایلو لپاره اړینه ده، پشمول د همغږۍ ښه کول،
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, د پیتان سره د EITC/AI/MLP ماشین زده کړه, ثبت, د فشار روزنه او ازموینه, د ازموینې بیاکتنه
په غوښتنلیک کې کارول شوي ماډل څنګه روزل شوي، او د روزنې په بهیر کې کوم وسایل کارول شوي؟
هغه ماډل چې د بې سرحده ډاکټرانو سره د انتاناتو لپاره د انټي بیوټیکونو وړاندیز کولو کې د مرستې لپاره کارول کیږي د نظارت شوي زده کړې او ژورې زده کړې تخنیکونو ترکیب په کارولو سره روزل شوي. څارل شوي زده کړه د لیبل شوي ډیټا په کارولو سره د ماډل روزنه شامله ده ، چیرې چې د ان پټ ډیټا او ورته سم محصول چمتو کیږي. ژوره زده کړه، له بلې خوا، اشاره کوي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/TFF TensorFlow اساسات, د ټینس فلو غوښتنلیکونه, د سرحدونو پرته ډاکټرانو سره مرسته کول د انفیکشن لپاره انټي بیوټیک لیکي, د ازموینې بیاکتنه
- 1
- 2