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
ایا منظم عصبي شبکه د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي؟
یو منظم عصبي شبکه په حقیقت کې د نږدې 30 ملیارد متغیرونو فعالیت سره پرتله کیدی شي. د دې پرتله کولو د پوهیدو لپاره، موږ باید د عصبي شبکو بنسټیز مفکورې او په ماډل کې د ډیری پیرامیټونو درلودلو اغیزو ته اړتیا ولرو. عصبي شبکې د ماشین زده کړې ماډلونو ټولګي دي چې الهام لري
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
اوورفټینګ کله واقع کیږي؟
اوورفټینګ د مصنوعي استخباراتو په برخه کې واقع کیږي، په ځانګړې توګه د پرمختللي ژورې زده کړې په ساحه کې، په ځانګړې توګه په عصبي شبکو کې، کوم چې د دې ساحې بنسټونه دي. اوور فټینګ یوه پدیده ده چې رامینځته کیږي کله چې د ماشین زده کړې ماډل په یو ځانګړي ډیټاسیټ کې خورا ښه روزل کیږي ، تر هغه حده چې دا خورا تخصص کیږي.
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
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 عصبي شبکې په بشپړ ډول وصل شوي پرتونو کې د وتلو پروسې هدف څه دی؟
د عصبي شبکې په بشپړ ډول وصل شوي پرتونو کې د وتلو پروسې هدف د ډیر فټینګ مخنیوی او عمومي کولو ته وده ورکول دي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا خورا ښه زده کړي او د نه لیدل شوي معلوماتو عمومي کولو کې پاتې راشي. پریښودل د منظم کولو تخنیک دی چې دا مسله په تصادفي ډول د یوې برخې پریښودو سره حل کوي
کله چې د ML غوښتنلیک رامینځته کول د ML ځانګړي نظرونه څه دي؟
کله چې د ماشین زده کړې (ML) اپلیکیشن رامینځته کړئ ، د ML - ځانګړي ملاحظات شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي. دا ملاحظات د ML ماډل اغیزمنتوب، موثریت، او اعتبار ډاډمن کولو لپاره خورا مهم دي. په دې ځواب کې، موږ به د ځینو کلیدي ML-ځانګړو نظرونو په اړه بحث وکړو چې پراختیا کونکي باید په پام کې ونیسي کله چې
په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کولو لپاره د سپړلو لپاره ځینې ممکنه لارې کومې دي؟
په TensorFlow کې د ماډل دقت ښه کول ممکن یو پیچلي کار وي چې د مختلف فاکتورونو احتیاط ته اړتیا لري. پدې ځواب کې، موږ به په TensorFlow کې د ماډل دقت لوړولو لپاره ځینې ممکنه لارې وپلټو، د لوړې کچې APIs او د ماډلونو جوړولو او پاکولو تخنیکونو باندې تمرکز وکړو. 1. د معلوماتو دمخه پروسس کول: یو له بنسټیزو ګامونو څخه
ژر ودرول څه شی دی او دا څنګه د ماشین زده کړې کې د اضافي فټینګ په حل کولو کې مرسته کوي؟
ژر ودرول د منظم کولو تخنیک دی چې معمولا د ماشین زده کړې کې کارول کیږي ، په ځانګړي توګه د ژورې زده کړې په برخه کې ، د ډیر فټینګ مسلې ته د رسیدو لپاره. ډیر فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا خورا ښه فټ کول زده کوي ، په پایله کې د نه لیدل شوي ډیټا ضعیف عمومي کول. ژر ودرول د موډل فعالیت په جریان کې نظارت کولو سره د ډیر فټینګ مخنیوي کې مرسته کوي
- 1
- 2