آیا یادگیری عمیق را می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد؟
یادگیری عمیق را در واقع می توان به عنوان تعریف و آموزش یک مدل مبتنی بر یک شبکه عصبی عمیق (DNN) تفسیر کرد. یادگیری عمیق زیرشاخه ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه های عصبی مصنوعی با لایه های متعدد تمرکز دارد که به عنوان شبکه های عصبی عمیق نیز شناخته می شود. این شبکه ها برای یادگیری نمایش سلسله مراتبی داده ها طراحی شده اند و آنها را قادر می سازند
آیا چارچوب TensorFlow Google قادر به افزایش سطح انتزاع در توسعه مدلهای یادگیری ماشینی است (مثلاً با جایگزینی کدگذاری با پیکربندی)؟
چارچوب Google TensorFlow در واقع توسعه دهندگان را قادر می سازد تا سطح انتزاع را در توسعه مدل های یادگیری ماشین افزایش دهند و امکان جایگزینی کدگذاری با پیکربندی را فراهم کنند. این ویژگی مزیت قابل توجهی را از نظر بهره وری و سهولت استفاده فراهم می کند، زیرا فرآیند ساخت و استقرار مدل های یادگیری ماشین را ساده می کند. یکی
- منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, اولین قدمها در یادگیری ماشین, شبکه های عصبی عمیق و برآوردگرها
آیا درست است که اگر مجموعه داده بزرگ باشد، نیاز به ارزیابی کمتری دارد، به این معنی که کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی را می توان با افزایش اندازه مجموعه داده کاهش داد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، اندازه مجموعه داده نقش مهمی در فرآیند ارزیابی دارد. رابطه بین اندازه مجموعه داده و الزامات ارزیابی پیچیده است و به عوامل مختلفی بستگی دارد. با این حال، به طور کلی درست است که با افزایش اندازه مجموعه داده، کسری از مجموعه داده مورد استفاده برای ارزیابی می تواند باشد
آیا با تغییر آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان شبکه عصبی عمیق (DNN) می توان به راحتی (با افزودن و حذف) تعداد لایه ها و تعداد گره ها در لایه های جداگانه را کنترل کرد؟
در زمینه یادگیری ماشینی، بهویژه شبکههای عصبی عمیق (DNN)، توانایی کنترل تعداد لایهها و گرهها در هر لایه یک جنبه اساسی از سفارشیسازی معماری مدل است. هنگام کار با DNN در زمینه Google Cloud Machine Learning، آرایه ارائه شده به عنوان آرگومان پنهان نقش مهمی ایفا می کند.
چگونه تشخیص دهیم که مدل بیش از حد نصب شده است؟
برای تشخیص اینکه آیا یک مدل بیش از حد برازش شده است، باید مفهوم اضافه برازش و پیامدهای آن در یادگیری ماشین را درک کرد. تطبیق بیش از حد زمانی اتفاق میافتد که یک مدل عملکرد فوقالعادهای روی دادههای آموزشی داشته باشد، اما نتواند به دادههای جدید و نادیده تعمیم یابد. این پدیده برای توانایی پیش بینی مدل مضر است و می تواند منجر به عملکرد ضعیف شود
شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق چیست؟
شبکه های عصبی و شبکه های عصبی عمیق مفاهیم اساسی در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. آنها مدل های قدرتمندی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند و قادر به یادگیری و پیش بینی از داده های پیچیده هستند. شبکه عصبی یک مدل محاسباتی متشکل از نورون های مصنوعی به هم پیوسته است که همچنین شناخته شده است
چرا شبکه های عصبی عمیق عمیق نامیده می شوند؟
شبکههای عصبی عمیق بهجای تعداد گرهها، به دلیل لایههای متعددشان «عمیق» نامیده میشوند. اصطلاح "عمیق" به عمق شبکه اطلاق می شود که با تعداد لایه هایی که دارد مشخص می شود. هر لایه شامل مجموعه ای از گره ها است که به عنوان نورون ها نیز شناخته می شوند، که محاسبات را روی ورودی انجام می دهند
مزایا و معایب افزودن گره های بیشتر به DNN چیست؟
افزودن گره های بیشتر به یک شبکه عصبی عمیق (DNN) می تواند هم مزایا و هم معایب داشته باشد. برای درک این موارد، مهم است که درک روشنی از چیستی DNN ها و نحوه عملکرد آنها داشته باشیم. DNN ها نوعی شبکه عصبی مصنوعی هستند که برای تقلید از ساختار و عملکرد آن طراحی شده اند
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
برخی از اشکالات استفاده از شبکه های عصبی عمیق در مقایسه با مدل های خطی چیست؟
شبکه های عصبی عمیق در زمینه هوش مصنوعی، به ویژه در وظایف یادگیری ماشین، توجه و محبوبیت قابل توجهی به دست آورده اند. با این حال، مهم است که اذعان کنیم که آنها در مقایسه با مدل های خطی بدون اشکال نیستند. در این پاسخ، برخی از محدودیتهای شبکههای عصبی عمیق و چرایی خطی بودن را بررسی خواهیم کرد
- 1
- 2