Звычайна рэкамендаваны размеркаванне даных паміж навучаннем і ацэнкай блізкае да 80% да 20% адпаведна?
Звычайны падзел паміж навучаннем і ацэнкай у мадэлях машыннага навучання не з'яўляецца фіксаваным і можа змяняцца ў залежнасці ад розных фактараў. Тым не менш, звычайна рэкамендуецца выдзяляць значную частку даных для навучання, як правіла, каля 70-80%, і пакідаць астатнюю частку для ацэнкі, якая будзе складаць каля 20-30%. Гэты падзел гарантуе гэта
Ці можна Tensorflow выкарыстоўваць для навучання і вываду глыбокіх нейронавых сетак (DNN)?
TensorFlow - гэта шырока распаўсюджаная платформа з адкрытым зыходным кодам для машыннага навучання, распрацаваная Google. Ён забяспечвае поўную экасістэму інструментаў, бібліятэк і рэсурсаў, якія дазваляюць распрацоўшчыкам і даследчыкам эфектыўна ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання. У кантэксце глыбокіх нейронавых сетак (DNN) TensorFlow здольны не толькі навучаць гэтыя мадэлі, але і садзейнічаць
Якая мэта шматразовага перабору набору даных падчас навучання?
Пры навучанні мадэлі нейронавай сеткі ў галіне глыбокага навучання звычайнай практыкай з'яўляецца шматразовы перабор набору даных. Гэты працэс, вядомы як навучанне на аснове эпохі, служыць важнай мэты ў аптымізацыі прадукцыйнасці мадэлі і дасягненні лепшага абагульнення. Асноўная прычына шматразовага перабору набору даных падчас навучання
Якая структура мадэлі нейронавага машыннага перакладу?
Мадэль нейронавага машыннага перакладу (NMT) - гэта падыход, заснаваны на глыбокім навучанні, які зрабіў рэвалюцыю ў галіне машыннага перакладу. Ён набыў значную папулярнасць дзякуючы здольнасці ствараць высакаякасныя пераклады шляхам непасрэднага мадэлявання супастаўлення паміж зыходнай і мэтавай мовамі. У гэтым адказе мы вывучым структуру мадэлі NMT, вылучыўшы яе
Як прадстаўлены вынікі мадэлі нейронавай сеткі ў гульні AI Pong?
У гульні AI Pong, рэалізаванай з дапамогай TensorFlow.js, выхад мадэлі нейроннай сеткі прадстаўлены такім чынам, што дазваляе гульні прымаць рашэнні і рэагаваць на дзеянні гульца. Каб зразумець, як гэта дасягаецца, давайце паглыбімся ў дэталі гульнявой механікі і ролі нейронавай сеткі
Як навучыць нашу сетку з дапамогай функцыі `fit`? Якія параметры можна рэгуляваць падчас трэніроўкі?
Функцыя `fit` у TensorFlow выкарыстоўваецца для навучання мадэлі нейроннай сеткі. Навучанне сеткі ўключае карэкціроўку вагі і зрушэнняў параметраў мадэлі на аснове ўваходных даных і жаданага выхаду. Гэты працэс вядомы як аптымізацыя і мае вырашальнае значэнне для таго, каб сетка вучылася і рабіла дакладныя прагнозы. Трэніравацца
Якая мэта праверкі, ці існуе захаваная мадэль, перад навучаннем?
Пры навучанні мадэлі глыбокага навучання перад пачаткам працэсу навучання важна праверыць, ці існуе ўжо захаваная мадэль. Гэты крок служыць некалькім мэтам і можа прынесці вялікую карысць працэсу навучання. У кантэксце выкарыстання сверточной нейронавай сеткі (CNN) для ідэнтыфікацыі сабак і катоў мэта праверкі, ці
Як выбіраецца дзеянне падчас кожнай ітэрацыі гульні пры выкарыстанні нейроннай сеткі для прагназавання дзеяння?
Падчас кожнай гульнявой ітэрацыі пры выкарыстанні нейронавай сеткі для прагназавання дзеяння дзеянне выбіраецца на аснове выхадных дадзеных нейронавай сеткі. Нейронная сетка прымае ў якасці ўваходных дадзеных бягучы стан гульні і стварае размеркаванне верагоднасці магчымых дзеянняў. Выбранае дзеянне затым выбіраецца на аснове
Як стварыць уваходны ўзровень у функцыі вызначэння мадэлі нейронавай сеткі?
Каб стварыць уваходны ўзровень у функцыі вызначэння мадэлі нейронавай сеткі, нам трэба зразумець асноўныя канцэпцыі нейронавых сетак і ролю уваходнага ўзроўню ў агульнай архітэктуры. У кантэксце навучання нейронавай сеткі гульні з выкарыстаннем TensorFlow і OpenAI, уваходны ўзровень служыць
Якая мэта машыннага навучання і чым яно адрозніваецца ад традыцыйнага праграмавання?
Мэтай машыннага навучання з'яўляецца распрацоўка алгарытмаў і мадэляў, якія дазваляюць кампутарам аўтаматычна вучыцца і ўдасканальвацца на аснове вопыту, без відавочнага праграмавання. Гэта адрозніваецца ад традыцыйнага праграмавання, дзе даюцца дакладныя інструкцыі для выканання канкрэтных задач. Машыннае навучанне прадугледжвае стварэнне і навучанне мадэляў, якія могуць вывучаць шаблоны і рабіць прагнозы