چرا باید بهینه سازی ها را در یادگیری ماشین اعمال کنیم؟
بهینهسازیها نقش مهمی در یادگیری ماشین بازی میکنند، زیرا ما را قادر میسازند عملکرد و کارایی مدلها را بهبود بخشیم و در نهایت منجر به پیشبینیهای دقیقتر و زمانهای آموزشی سریعتر میشوند. در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه یادگیری عمیق پیشرفته، تکنیک های بهینه سازی برای دستیابی به نتایج پیشرفته ضروری است. یکی از دلایل اولیه درخواست
چه زمانی overfitting اتفاق می افتد؟
تطبیق بیش از حد در حوزه هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه یادگیری عمیق پیشرفته، به طور خاص در شبکه های عصبی که پایه های این حوزه هستند، رخ می دهد. تطبیق بیش از حد پدیده ای است که زمانی به وجود می آید که یک مدل یادگیری ماشینی به خوبی بر روی یک مجموعه داده خاص آموزش داده شود، تا جایی که بیش از حد تخصصی شود.
شبکه های عصبی کانولوشن برای اولین بار برای چه چیزی طراحی شدند؟
شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) ابتدا با هدف تشخیص تصویر در زمینه بینایی کامپیوتری طراحی شدند. این شبکه ها یک نوع تخصصی از شبکه های عصبی مصنوعی هستند که ثابت کرده اند در تجزیه و تحلیل داده های بصری بسیار موثر هستند. توسعه CNN ها به دلیل نیاز به ایجاد مدل هایی بود که می توانستند دقیق باشند
آیا شبکههای عصبی کانولوشنال میتوانند دادههای متوالی را با ترکیب کانولوشنها در طول زمان، همانطور که در مدلهای Convolutional Sequence to Sequence استفاده میشود، مدیریت کنند؟
شبکههای عصبی کانولوشنال (CNN) به دلیل توانایی آنها در استخراج ویژگیهای معنیدار از تصاویر، به طور گسترده در زمینه بینایی رایانه مورد استفاده قرار گرفتهاند. با این حال، کاربرد آنها تنها به پردازش تصویر محدود نمی شود. در سالهای اخیر، محققان استفاده از CNN را برای مدیریت دادههای متوالی، مانند دادههای متنی یا سری زمانی بررسی کردهاند. یکی
آیا شبکههای متخاصم مولد (GANs) بر ایده یک مولد و یک تبعیض تکیه میکنند؟
GAN ها به طور خاص بر اساس مفهوم یک مولد و یک تمایز طراحی شده اند. GAN ها دسته ای از مدل های یادگیری عمیق هستند که از دو جزء اصلی تشکیل شده اند: یک مولد و یک تمایز. مولد در یک GAN مسئول ایجاد نمونه های داده مصنوعی است که شبیه داده های آموزشی است. به عنوان نویز تصادفی طول می کشد