Kaj je nevronska mreža?
Nevronska mreža je računalniški model, ki se zgleduje po strukturi in delovanju človeških možganov. Je temeljna komponenta umetne inteligence, posebej na področju strojnega učenja. Nevronske mreže so zasnovane za obdelavo in interpretacijo kompleksnih vzorcev in odnosov v podatkih, kar jim omogoča napovedovanje, prepoznavanje vzorcev in reševanje
Kateri algoritem je primeren za kateri podatkovni vzorec?
Na področju umetne inteligence in strojnega učenja je izbira najprimernejšega algoritma za določen podatkovni vzorec ključnega pomena za doseganje natančnih in učinkovitih rezultatov. Različni algoritmi so zasnovani za obravnavo določenih vrst podatkovnih vzorcev in razumevanje njihovih značilnosti lahko močno izboljša učinkovitost modelov strojnega učenja. Raziščimo različne algoritme
Ali lahko globoko učenje razlagamo kot definiranje in usposabljanje modela, ki temelji na globoki nevronski mreži (DNN)?
Globoko učenje se dejansko lahko razlaga kot definiranje in usposabljanje modela, ki temelji na globoki nevronski mreži (DNN). Globoko učenje je podpodročje strojnega učenja, ki se osredotoča na usposabljanje umetnih nevronskih mrež z več plastmi, znanih tudi kot globoke nevronske mreže. Ta omrežja so zasnovana tako, da se naučijo hierarhičnih predstavitev podatkov, kar jih omogoča
Kako prepoznati, da je model preveč opremljen?
Da bi prepoznali, ali je model preveč opremljen, moramo razumeti koncept prekomernega prilagajanja in njegove posledice za strojno učenje. Prekomerno opremljanje se pojavi, ko se model izjemno dobro obnese na podatkih o usposabljanju, vendar ga ne uspe posplošiti na nove, nevidene podatke. Ta pojav škodi napovedovalni sposobnosti modela in lahko povzroči slabo delovanje
Kaj pomeni število vhodnih kanalov (prvi parameter nn.Conv1d)?
Število vhodnih kanalov, ki je prvi parameter funkcije nn.Conv2d v PyTorchu, se nanaša na število zemljevidov funkcij ali kanalov na vhodni sliki. Ni neposredno povezano s številom "barvnih" vrednosti slike, temveč predstavlja število različnih značilnosti ali vzorcev, ki jih
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom, Konvolucijska nevronska mreža (CNN), Usposabljanje Convnet
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
Kaj so nevronske mreže in globoke nevronske mreže?
Nevronske mreže in globoke nevronske mreže so temeljni koncepti na področju umetne inteligence in strojnega učenja. So zmogljivi modeli, ki jih navdihujeta struktura in funkcionalnost človeških možganov, sposobni učenja in napovedovanja iz zapletenih podatkov. Nevronska mreža je računalniški model, sestavljen iz medsebojno povezanih umetnih nevronov, poznanih tudi
Kateri so nekateri viri literature o strojnem učenju pri usposabljanju algoritmov umetne inteligence?
Strojno učenje je ključni vidik usposabljanja algoritmov umetne inteligence, saj omogoča računalnikom, da se učijo in izboljšujejo iz izkušenj, ne da bi bili izrecno programirani. Za celovito razumevanje strojnega učenja pri usposabljanju algoritmov umetne inteligence je nujno raziskati ustrezne vire literature. V tem odgovoru bom podal podroben seznam literature
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Predstavitev, Kaj je strojno učenje
Kakšne so prednosti in slabosti dodajanja več vozlišč v DNN?
Dodajanje več vozlišč v globoko nevronsko mrežo (DNN) ima lahko tako prednosti kot slabosti. Da bi jih razumeli, je pomembno jasno razumeti, kaj so DNN in kako delujejo. DNN so vrsta umetne nevronske mreže, ki je zasnovana tako, da posnema strukturo in delovanje
Kakšen je namen uporabe epoh v globokem učenju?
Namen uporabe epoh v globokem učenju je usposobiti nevronsko mrežo z iterativnim predstavljanjem podatkov o usposabljanju modelu. Epoha je opredeljena kot en popoln prehod skozi celoten nabor podatkov za usposabljanje. Med vsako epoho model posodobi svoje notranje parametre glede na napako, ki jo naredi pri napovedovanju izhoda