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
Kaj je problem izginjajočega gradienta?
Problem izginjajočega gradienta je izziv, ki se pojavi pri usposabljanju globokih nevronskih mrež, zlasti v kontekstu optimizacijskih algoritmov, ki temeljijo na gradientu. Nanaša se na vprašanje eksponentno padajočih gradientov, ko se med učnim procesom širijo nazaj skozi plasti globoke mreže. Ta pojav lahko bistveno ovira konvergenco
Kako se izračuna izguba med treningom?
Med procesom usposabljanja nevronske mreže na področju globokega učenja je izguba ključna metrika, ki kvantificira neskladje med predvidenim rezultatom modela in dejansko ciljno vrednostjo. Služi kot merilo, kako dobro se omrežje uči približevati želeni funkciji. Razumeti
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom, Zivcno omrezje, Model treninga, Pregled izpita
Kakšen je namen širjenja nazaj pri usposabljanju CNN-jev?
Širjenje nazaj ima ključno vlogo pri usposabljanju konvolucijskih nevronskih mrež (CNN), saj omogoča omrežju, da se nauči in posodobi svoje parametre na podlagi napake, ki jo povzroči med prehodom naprej. Namen povratnega širjenja je učinkovito izračunati gradiente parametrov omrežja glede na dano funkcijo izgube, kar omogoča
Kakšna je vloga optimizatorja v TensorFlow pri izvajanju nevronske mreže?
Optimizator igra ključno vlogo v procesu usposabljanja nevronske mreže v TensorFlow. Odgovoren je za prilagajanje parametrov omrežja, da se čim bolj zmanjša razlika med predvidenim izhodom in dejanskim izhodom omrežja. Z drugimi besedami, cilj optimizatorja je optimizirati delovanje
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, TensorFlow, Zagon omrežja, Pregled izpita
Kaj je povratno širjenje in kako prispeva k učnemu procesu?
Širjenje nazaj je temeljni algoritem na področju umetne inteligence, natančneje na področju globokega učenja z nevronskimi mrežami. Ima ključno vlogo v učnem procesu, saj omogoča omrežju, da prilagodi svoje uteži in pristranskosti na podlagi napake med predvidenim izhodom in dejanskim izhodom. Ta napaka je
Kako se nevronska mreža uči med procesom usposabljanja?
Med postopkom usposabljanja se nevronska mreža uči s prilagajanjem uteži in pristranskosti svojih posameznih nevronov, da zmanjša razliko med svojimi predvidenimi izhodi in želenimi izhodi. Ta prilagoditev je dosežena z algoritmom iterativne optimizacije, imenovanim povratno širjenje, ki je temelj usposabljanja nevronskih mrež. Da bi razumeli, kako a
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLTF poglobljeno učenje s TensorFlow, Predstavitev, Uvod v globoko učenje z nevronskimi mrežami in TensorFlow, Pregled izpita
Kaj so nevronske mreže in kako delujejo?
Nevronske mreže so temeljni koncept na področju umetne inteligence in globokega učenja. So računalniški modeli, ki se zgledujejo po strukturi in delovanju človeških možganov. Ti modeli so sestavljeni iz med seboj povezanih vozlišč ali umetnih nevronov, ki obdelujejo in prenašajo informacije. V jedru nevronske mreže so plasti nevronov. The
Kako se filtri naučijo v konvolucijski nevronski mreži?
Na področju konvolucijskih nevronskih mrež (CNN) imajo filtri ključno vlogo pri učenju smiselnih predstavitev iz vhodnih podatkov. Ti filtri, znani tudi kot jedra, se naučijo s procesom, imenovanim usposabljanje, pri katerem CNN prilagodi svoje parametre, da zmanjša razliko med predvidenimi in dejanskimi rezultati. Ta postopek se običajno doseže z optimizacijo