Чаму нам трэба ўжываць аптымізацыю ў машынным навучанні?
Аптымізацыя адыгрывае вырашальную ролю ў машынным навучанні, паколькі дазваляе нам палепшыць прадукцыйнасць і эфектыўнасць мадэляў, што ў канчатковым выніку прыводзіць да больш дакладных прагнозаў і больш хуткага навучання. У галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці, удасканаленага глыбокага навучання, метады аптымізацыі неабходныя для дасягнення самых сучасных вынікаў. Адна з асноўных прычын падачы заяўкі
Калі адбываецца пераабсталяванне?
Пераабсталяванне адбываецца ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці, у вобласці прасунутага глыбокага навучання, у прыватнасці, у нейронавых сетках, якія з'яўляюцца асновай гэтай вобласці. Пераабсталяванне - гэта з'ява, якая ўзнікае, калі мадэль машыннага навучання занадта добра навучаецца на пэўным наборы даных, да такой ступені, што яна становіцца занадта спецыялізаванай
Для чаго спачатку былі распрацаваны згорткавыя нейронавыя сеткі?
Згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN) упершыню былі распрацаваны з мэтай распазнавання малюнкаў у галіне камп'ютэрнага зроку. Гэтыя сеткі з'яўляюцца спецыялізаваным тыпам штучнай нейронавай сеткі, якая даказала сваю высокую эфектыўнасць пры аналізе візуальных даных. Развіццё CNN было абумоўлена неабходнасцю стварэння мадэляў, якія маглі б дакладна
Ці могуць згорткавыя нейронныя сеткі апрацоўваць паслядоўныя даныя, уключаючы згорткі з цягам часу, як гэта выкарыстоўваецца ў мадэлях Convolutional Sequence to Sequence?
Згорткавыя нейронныя сеткі (CNN) шырока выкарыстоўваюцца ў галіне камп'ютэрнага зроку за іх здольнасць здабываць значныя характарыстыкі з малюнкаў. Аднак толькі апрацоўкай малюнкаў іх прымяненне не абмяжоўваецца. У апошнія гады даследчыкі даследавалі выкарыстанне CNN для апрацоўкі паслядоўных даных, такіх як тэкст або дадзеныя часовых шэрагаў. адзін
Ці абапіраюцца генератыўныя канкурэнтныя сеткі (GAN) на ідэю генератара і дыскрымінатара?
GAN спецыяльна распрацаваны на аснове канцэпцыі генератара і дыскрымінатара. GAN - гэта клас мадэляў глыбокага навучання, якія складаюцца з двух асноўных кампанентаў: генератара і дыскрымінатара. Генератар у GAN адказвае за стварэнне сінтэтычных узораў даных, якія нагадваюць навучальныя даныя. Ён прымае выпадковы шум як