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
کوم الګوریتم د کوم ډیټا نمونې لپاره مناسب دی؟
د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې، د دقیقو او اغیزمنو پایلو ترلاسه کولو لپاره د یو ځانګړي ډیټا نمونې لپاره د خورا مناسب الګوریتم غوره کول خورا مهم دي. مختلف الګوریتمونه د ډیټا نمونو ځانګړي ډولونو اداره کولو لپاره ډیزاین شوي ، او د دوی ځانګړتیاو پوهیدل کولی شي د ماشین زده کړې ماډلونو فعالیت خورا لوړ کړي. راځئ چې مختلف الګوریتمونه وپلټئ
ایا ژوره زده کړه د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي؟
ژوره زده کړه په حقیقت کې د ژور عصبي شبکې (DNN) پراساس د ماډل تعریف او روزنې په توګه تشریح کیدی شي. ژوره زده کړه د ماشین زده کړې فرعي ساحه ده چې د څو پرتونو سره د مصنوعي عصبي شبکو روزنې باندې تمرکز کوي، چې د ژور عصبي شبکو په نوم هم پیژندل کیږي. دا شبکې د دې لپاره ډیزاین شوي چې د ډیټا درجه بندي نمایندګي زده کړي، دوی فعالوي
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
د ان پټ چینلونو د شمیر معنی څه ده (د nn.Conv1d لومړی پیرامیټر)؟
د ان پټ چینلونو شمیر، کوم چې په PyTorch کې د nn.Conv2d فنکشن لومړی پیرامیټر دی، د ان پټ عکس کې د فیچر نقشو یا چینلونو شمیر ته اشاره کوي. دا په مستقیم ډول د عکس د "رنګ" ارزښتونو شمیر سره تړاو نلري، بلکه د ځانګړو ځانګړتیاو یا نمونو شمیر استازیتوب کوي چې
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.
عصبي شبکې او ژورې عصبي شبکې څه دي؟
عصبي شبکې او ژور عصبي شبکې د مصنوعي استخباراتو او ماشین زده کړې په برخه کې بنسټیز مفکورې دي. دا ځواکمن ماډلونه دي چې د انسان دماغ جوړښت او فعالیت څخه الهام اخیستل کیږي، د پیچلو معلوماتو څخه د زده کړې او وړاندوینې کولو توان لري. عصبي شبکه یو کمپیوټري ماډل دی چې له یو بل سره وصل شوي مصنوعي نیورونونو څخه جوړ شوی دی، چې هم پیژندل کیږي
- 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 AI الګوریتمونو په روزنه کې د ماشین زده کړې ځینې ادبي سرچینې کومې دي؟
د ماشین زده کړه د AI الګوریتمونو د روزنې یو مهم اړخ دی، ځکه چې دا کمپیوټر ته اجازه ورکوي چې له تجربې څخه زده کړه وکړي او ښه کړي پرته له دې چې په واضح ډول پروګرام شي. د AI الګوریتمونو په روزنه کې د ماشین زده کړې هراړخیز پوهه ترلاسه کولو لپاره ، دا اړینه ده چې اړونده ادبي سرچینې وپلټئ. په دې ځواب کې به زه د ادبیاتو تفصیلي لیست وړاندې کړم
DNN ته د نورو نوډونو اضافه کولو ګټې او زیانونه څه دي؟
ژور عصبي شبکې (DNN) ته د نورو نوډونو اضافه کول دواړه ګټې او زیانونه لري. د دې پوهیدو لپاره ، دا مهمه ده چې روښانه پوهه ولرئ چې DNNs څه دي او دوی څنګه کار کوي. DNNs د مصنوعي عصبي شبکې یو ډول دی چې د جوړښت او فعالیت تقلید کولو لپاره ډیزاین شوی.
- 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
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو موخه څه ده؟
په ژوره زده کړه کې د دورې کارولو هدف د عصبي شبکې روزل دي چې په تکراري ډول ماډل ته د روزنې ډیټا وړاندې کوي. یو دور د ټول روزنې ډیټا سیټ له لارې د یو بشپړ پاس په توګه تعریف شوی. د هرې دورې په جریان کې، ماډل خپل داخلي پیرامیټونه د هغه غلطۍ پراساس تازه کوي چې دا د محصول وړاندوینه کوي