Zakaj moramo uporabiti optimizacije v strojnem učenju?
Optimizacije igrajo ključno vlogo pri strojnem učenju, saj nam omogočajo izboljšanje zmogljivosti in učinkovitosti modelov, kar na koncu vodi do natančnejših napovedi in hitrejšega časa usposabljanja. Na področju umetne inteligence, zlasti naprednega globokega učenja, so tehnike optimizacije bistvene za doseganje najsodobnejših rezultatov. Eden glavnih razlogov za prijavo
Kdaj pride do prekomernega opremljanja?
Overfitting se pojavlja na področju umetne inteligence, natančneje na področju naprednega globokega učenja, natančneje pri nevronskih mrežah, ki so temelj tega področja. Prekomerno opremljanje je pojav, ki nastane, ko je model strojnega učenja predobro naučen na določenem naboru podatkov, do te mere, da postane preveč specializiran
Za kaj so bile najprej zasnovane konvolucijske nevronske mreže?
Konvolucijske nevronske mreže (CNN) so bile najprej zasnovane za namene prepoznavanja slik na področju računalniškega vida. Ta omrežja so specializirana vrsta umetne nevronske mreže, ki se je izkazala za zelo učinkovito pri analizi vizualnih podatkov. Razvoj CNN-jev je vodila potreba po ustvarjanju modelov, ki bi lahko natančno
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/ADL Napredno poglobljeno učenje, Napredni računalniški vid, Konvolucijske nevronske mreže za prepoznavanje slik
Ali lahko konvolucijske nevronske mreže obravnavajo zaporedne podatke z vključevanjem konvolucij skozi čas, kot se uporabljajo v modelih konvolucionarnega zaporedja v zaporedje?
Konvolucijske nevronske mreže (CNN) se pogosto uporabljajo na področju računalniškega vida zaradi njihove zmožnosti pridobivanja pomembnih značilnosti iz slik. Vendar njihova uporaba ni omejena le na obdelavo slik. V zadnjih letih so raziskovalci raziskovali uporabo CNN-jev za obdelavo zaporednih podatkov, kot so besedilni ali časovni nizi podatkov. ena
Ali se generativna kontradiktorna omrežja (GAN) zanašajo na idejo generatorja in diskriminatorja?
GAN-ji so posebej zasnovani na podlagi koncepta generatorja in diskriminatorja. GAN-ji so razred modelov globokega učenja, ki jih sestavljata dve glavni komponenti: generator in diskriminator. Generator v GAN je odgovoren za ustvarjanje vzorcev sintetičnih podatkov, ki spominjajo na podatke o usposabljanju. Potrebuje naključni šum
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/ADL Napredno poglobljeno učenje, Napredni generativni modeli, Sodobni modeli latentnih spremenljivk