شبکه عصبی چیست؟
شبکه عصبی یک مدل محاسباتی است که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده است. این یک جزء اساسی از هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین است. شبکههای عصبی برای پردازش و تفسیر الگوها و روابط پیچیده در دادهها طراحی شدهاند که به آنها امکان پیشبینی، تشخیص الگوها و حل میدهد.
مشکل گرادیان ناپدید شدن چیست؟
مشکل گرادیان ناپدید شدن چالشی است که در آموزش شبکههای عصبی عمیق، بهویژه در زمینه الگوریتمهای بهینهسازی مبتنی بر گرادیان به وجود میآید. این به موضوع کاهش نمایی گرادیان ها اشاره دارد که در طی فرآیند یادگیری به سمت عقب در لایه های یک شبکه عمیق منتشر می شوند. این پدیده می تواند به طور قابل توجهی مانع همگرایی شود
زیان در طی فرآیند آموزش چگونه محاسبه می شود؟
در طول فرآیند آموزش یک شبکه عصبی در زمینه یادگیری عمیق، از دست دادن یک معیار مهم است که اختلاف بین خروجی پیشبینیشده مدل و مقدار هدف واقعی را کمیت میکند. این به عنوان معیاری عمل می کند که چگونه شبکه به خوبی یاد می گیرد تا عملکرد مورد نظر را تقریب کند. فهمیدن
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch, شبکه عصبی, مدل آموزش, بررسی امتحان
هدف از پس انتشار در آموزش CNN چیست؟
انتشار پس زمینه نقش مهمی در آموزش شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) ایفا میکند و شبکه را قادر میسازد تا پارامترهای خود را بر اساس خطایی که در حین عبور به جلو ایجاد میکند، یاد بگیرد و بهروزرسانی کند. هدف از انتشار پسانداز، محاسبه مؤثر گرادیانهای پارامترهای شبکه با توجه به یک تابع تلفات معین است که اجازه میدهد
نقش بهینه ساز در TensorFlow هنگام اجرای یک شبکه عصبی چیست؟
بهینه ساز نقش مهمی در فرآیند آموزش شبکه عصبی در TensorFlow ایفا می کند. وظیفه تنظیم پارامترهای شبکه به منظور به حداقل رساندن اختلاف بین خروجی پیش بینی شده و خروجی واقعی شبکه را بر عهده دارد. به عبارت دیگر، هدف بهینه ساز بهینه سازی عملکرد است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow, TensorFlow, اجرای شبکه, بررسی امتحان
پس انتشار چیست و چگونه به فرآیند یادگیری کمک می کند؟
پس انتشار یک الگوریتم اساسی در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه یادگیری عمیق با شبکه های عصبی است. با قادر ساختن شبکه به تنظیم وزن ها و سوگیری های خود بر اساس خطای بین خروجی پیش بینی شده و خروجی واقعی، نقش مهمی در فرآیند یادگیری ایفا می کند. این خطا است
چگونه یک شبکه عصبی در طول فرآیند آموزش یاد می گیرد؟
در طول فرآیند آموزش، یک شبکه عصبی با تنظیم وزنها و بایاسهای تک تک نورونهای خود به منظور به حداقل رساندن تفاوت بین خروجیهای پیشبینیشده خود و خروجیهای مورد نظر، یاد میگیرد. این تنظیم از طریق یک الگوریتم بهینه سازی تکراری به نام پس انتشار که سنگ بنای آموزش شبکه های عصبی است به دست می آید. برای درک اینکه چگونه یک
شبکه های عصبی چیست و چگونه کار می کنند؟
شبکه های عصبی یک مفهوم اساسی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری عمیق هستند. آنها مدل های محاسباتی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند. این مدل ها شامل گره های به هم پیوسته یا نورون های مصنوعی هستند که اطلاعات را پردازش و انتقال می دهند. در هسته یک شبکه عصبی لایه هایی از نورون ها قرار دارند. را
چگونه فیلترها در یک شبکه عصبی کانولوشن آموخته می شوند؟
در حوزه شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN)، فیلترها نقش مهمی در یادگیری نمایشهای معنادار از دادههای ورودی دارند. این فیلترها که به عنوان هسته نیز شناخته می شوند، از طریق فرآیندی به نام آموزش یاد می شوند که در آن CNN پارامترهای خود را برای به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی های پیش بینی شده و واقعی تنظیم می کند. این فرآیند معمولاً با استفاده از بهینه سازی به دست می آید