Video: Терең үйрөнүүдө кыркуу деген эмне?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Бутоо техникасы болуп саналат терең үйрөнүү кичинекей жана натыйжалуу иштеп чыгууга жардам берет нейрон тармактары . Бул салмак тензорундагы керексиз маанилерди жок кылууну камтыган моделди оптималдаштыруу ыкмасы.
Муну эске алып, нейрон тармагында кесүү деген эмне?
Эмне Нейрондук тармакты кесүү . Жөнөкөй сөз менен айтканда, бутоо өлчөмүн азайтуу ыкмасы болуп саналат нейрон тармагы кысуу аркылуу. Кийин тармак алдын ала даярдалган, андан кийин байланыштардын маанилүүлүгүн аныктоо үчүн такталган.
Жогорудагылардан тышкары, Sparity эмне үчүн маанилүү? сейректиги маанилүү көп себептерден улам. бул маанилүү стимул берилген учурда мүмкүн болушунча азыраак нейрондорго ээ болуу. Бул сейрек система тезирээк дегенди билдирет, анткени аны колдонууга болот сейректик тезирээк адистештирилген алгоритмдерди түзүү.
Муну эске алып, машинаны үйрөнүүдө бутоо деген эмне?
Бутоо бир техника болуп саналат машина үйрөнүү жана инстанцияларды классификациялоо үчүн аз күч берген дарактын бөлүмдөрүн алып салуу менен чечим дарактарынын өлчөмүн азайтуучу издөө алгоритмдери. Бутоо акыркы классификатордун татаалдыгын азайтат, демек, ашыкча тууралоону азайтуу аркылуу болжолдуу тактыкты жакшыртат.
Нейрондук тармактар эмне үчүн маанилүү?
негизги артыкчылыктары нейрон тармактары : ANN сызыктуу эмес жана татаал мамилелерди үйрөнүү жана моделдөө мүмкүнчүлүгүнө ээ, бул чындыгында маанилүү анткени реалдуу жашоодо кириш жана чыгашанын ортосундагы байланыштардын көбү сызыктуу эмес, ошондой эле татаал.
Сунушталууда:
Терең үйрөнүүдө негизги чындык деген эмне?
Машина менен окутууда "негизги чындык" термини көзөмөлдөгү окутуу ыкмалары үчүн окутуу топтомунун классификациясынын тактыгын билдирет. "Негизги чындык" термини бул сыноо үчүн тийиштүү объективдүү (далилденүүчү) маалыматтарды чогултуу процессин билдирет. Алтын стандарт менен салыштырыңыз
Машинаны үйрөнүүдө жалпылоо катасы деген эмне?
Машина үйрөнүү жана статистикалык үйрөнүү теориясындагы көзөмөлгө алынган окуу колдонмолорунда жалпылоо катасы (үлгүдөн тыш ката деп да белгилүү) алгоритмдин мурда көрүлбөгөн маалыматтар үчүн жыйынтык баалуулуктарын канчалык так алдын ала айтууга жөндөмдүүлүгүнүн өлчөмү болуп саналат
Машина үйрөнүүдө моделдин дрейфи деген эмне?
Википедиядан, эркин энциклопедиядан. Болжолдуу аналитикада жана машинаны үйрөнүүдө концепциянын дрейф модели болжолдоого аракет кылып жаткан максаттуу өзгөрмөнүн статистикалык касиеттери убакыттын өтүшү менен күтүлбөгөн жолдор менен өзгөрөрүн билдирет. Бул көйгөйлөрдү жаратат, анткени убакыттын өтүшү менен божомолдор азыраак так болуп калат
Терең үйрөнүүдө кандай алгоритмдер колдонулат?
Эң популярдуу терең үйрөнүү алгоритмдери болуп төмөнкүлөр саналат: Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short Memory Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Терең үйрөнүүдө негиз деген эмне?
Терең үйрөнүү алкагы - бул интерфейс, китепкана же курал, ал бизге терең үйрөнүү моделдерин оңой жана тезирээк түзүүгө мүмкүндүк берет, негизги алгоритмдердин деталдарына кирбестен. Алар алдын ала курулган жана оптималдаштырылган компоненттердин жыйындысын колдонуу менен моделдерди аныктоонун так жана так жолун камсыз кылат