Video: Chuqur o'rganishda kesish nima?
2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54
Azizillo dagi texnika hisoblanadi chuqur o'rganish bu kichikroq va samaraliroq rivojlanishiga yordam beradi neyron tarmoqlari . Bu vazn tenzoridagi keraksiz qiymatlarni yo'q qilishni o'z ichiga olgan modelni optimallashtirish texnikasi.
Buni hisobga olsak, neyron tarmoqda kesish nima?
Nima bu Neyron tarmoqni kesish . Oddiy qilib aytganda, Azizillo hajmini kamaytirishning bir usuli hisoblanadi neyron tarmoq siqish orqali. dan keyin tarmoq oldindan o'qitiladi, so'ngra ulanishlarning ahamiyatini aniqlash uchun nozik sozlanadi.
Yuqoridagilardan tashqari, nima uchun Sparity muhim? Kamchilik muhim ahamiyatga ega ko'p sabablarga ko'ra. Bu muhim qo'zg'atuvchi taqdim etilganda ma'lum bir vaqtda neyronlarning imkon qadar kamroq yonishi. Bu shuni anglatadiki, siyrak tizim tezroq ishlaydi, chunki undan foydalanish mumkin siyraklik tezroq maxsus algoritmlarni yaratish.
Buni hisobga olsak, mashinani o'rganishda kesish nima?
Azizillo dagi texnika hisoblanadi mashinani o'rganish va misollarni tasniflash uchun kam quvvat beradigan daraxt bo'limlarini olib tashlash orqali qaror daraxtlari hajmini kamaytiradigan qidiruv algoritmlari. Azizillo yakuniy klassifikatorning murakkabligini pasaytiradi va shuning uchun ortiqcha o'rnatishni kamaytirish orqali bashorat qilish aniqligini yaxshilaydi.
Neyron tarmoqlar nima uchun muhim?
ning asosiy afzalliklari neyron tarmoqlari : ANN chiziqli bo'lmagan va murakkab munosabatlarni o'rganish va modellashtirish qobiliyatiga ega, bu haqiqatan ham muhim chunki real hayotda kirish va chiqishlar o‘rtasidagi ko‘pgina munosabatlar chiziqli bo‘lmagan hamda murakkabdir.
Tavsiya:
Chuqur o'rganishda asosiy haqiqat nima?
Mashinani o'rganishda "er osti haqiqati" atamasi nazorat ostida o'qitish usullari uchun o'quv majmuasining tasnifining aniqligini anglatadi. "Asosiy haqiqat" atamasi ushbu test uchun tegishli ob'ektiv (tasdiqlanadigan) ma'lumotlarni yig'ish jarayonini anglatadi. Oltin standart bilan solishtiring
Mashinani o'rganishda umumlashtirish xatosi nima?
Mashinani o'rganish va statistik o'rganish nazariyasidagi nazorat ostida o'rganish ilovalarida umumlashtirish xatosi (namunadan tashqari xato deb ham ataladi) algoritmning ilgari ko'rilmagan ma'lumotlar uchun natija qiymatlarini qanchalik aniq bashorat qila olishining o'lchovidir
Mashinani o'rganishda model drifti nima?
Vikipediyadan, bepul ensiklopediya. Bashoratli tahlil va mashinani o'rganishda kontseptsiyaning drifti model bashorat qilishga urinayotgan maqsadli o'zgaruvchining statistik xususiyatlari vaqt o'tishi bilan kutilmagan tarzda o'zgarishini anglatadi. Bu muammolarni keltirib chiqaradi, chunki vaqt o'tishi bilan bashoratlar kamroq aniq bo'ladi
Chuqur o'rganishda qanday algoritmlar qo'llaniladi?
Eng mashhur chuqur o'rganish algoritmlari quyidagilardir: Konvolyutsion neyron tarmog'i (CNN) Takroriy neyron tarmoqlari (RNNs) Uzoq qisqa muddatli xotira tarmoqlari (LSTM) Stacked avtomatik kodlovchilar. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Chuqur o'rganishda ramka nima?
Chuqur o'rganish ramkasi - bu asosiy algoritmlar tafsilotlariga kirmasdan, chuqur o'rganish modellarini osonroq va tezroq yaratishga imkon beruvchi interfeys, kutubxona yoki vosita. Ular oldindan tuzilgan va optimallashtirilgan komponentlar to'plamidan foydalangan holda modellarni aniqlashning aniq va qisqa usulini taqdim etadi