Is die gewoonlik aanbevole dataverdeling tussen opleiding en evaluering naby aan 80% tot 20% dienooreenkomstig?
Die gewone verdeling tussen opleiding en evaluering in masjienleermodelle is nie vas nie en kan wissel na gelang van verskeie faktore. Dit word egter oor die algemeen aanbeveel om 'n beduidende gedeelte van die data vir opleiding toe te wys, tipies ongeveer 70-80%, en die oorblywende gedeelte vir evaluering, wat ongeveer 20-30% sal wees, te reserveer vir evaluering. Hierdie verdeling verseker dat
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Verdere stappe in masjienleer, Groot data vir die opleiding van modelle in die wolk
Kan Tensorflow gebruik word vir opleiding en afleiding van diep neurale netwerke (DNN's)?
TensorFlow is 'n wydgebruikte oopbronraamwerk vir masjienleer wat deur Google ontwikkel is. Dit bied 'n omvattende ekosisteem van gereedskap, biblioteke en hulpbronne wat ontwikkelaars en navorsers in staat stel om masjienleermodelle doeltreffend te bou en te ontplooi. In die konteks van diep neurale netwerke (DNN's), is TensorFlow nie net in staat om hierdie modelle op te lei nie, maar fasiliteer ook
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Bevorder in masjienleer, TensorFlow Hub vir meer produktiewe masjienleer
Wat is die doel daarvan om verskeie kere oor die datastel te herhaal tydens opleiding?
Wanneer 'n neurale netwerkmodel in die veld van diep leer opgelei word, is dit algemene praktyk om verskeie kere oor die datastel te herhaal. Hierdie proses, bekend as epog-gebaseerde opleiding, dien 'n deurslaggewende doel in die optimalisering van die model se prestasie en die bereiking van beter veralgemening. Die hoofrede vir iterasie oor die datastel verskeie kere tydens opleiding is
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch, Neurale netwerk, Opleidingsmodel, Eksamen hersiening
Wat is die struktuur van die neurale masjienvertalingsmodel?
Die neurale masjienvertaling (NMT) model is 'n diep leer-gebaseerde benadering wat die veld van masjienvertaling 'n omwenteling gemaak het. Dit het aansienlike gewildheid verwerf as gevolg van sy vermoë om vertalings van hoë gehalte te genereer deur die kartering tussen bron- en teikentale direk te modelleer. In hierdie antwoord sal ons die struktuur van die NGV-model ondersoek, met die klem
Hoe word die uitset van die neurale netwerkmodel in die AI Pong-speletjie voorgestel?
In die AI Pong-speletjie wat met behulp van TensorFlow.js geïmplementeer is, word die uitset van die neurale netwerkmodel op 'n manier voorgestel wat die speletjie in staat stel om besluite te neem en op die speler se optrede te reageer. Om te verstaan hoe dit bereik word, kom ons delf in die besonderhede van die spelmeganika en die rol van die neurale netwerk
Hoe lei ons ons netwerk op deur die 'pas'-funksie te gebruik? Watter parameters kan tydens opleiding aangepas word?
Die 'pas'-funksie in TensorFlow word gebruik om 'n neurale netwerkmodel op te lei. Opleiding van 'n netwerk behels die aanpassing van die gewigte en vooroordele van die model se parameters gebaseer op die insetdata en die verlangde uitset. Hierdie proses staan bekend as optimalisering en is noodsaaklik vir die netwerk om te leer en akkurate voorspellings te maak. Om op te lei
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow, Die gebruik van konvolusionele neurale netwerk om honde teenoor katte te identifiseer, Die opleiding van die netwerk, Eksamen hersiening
Wat is die doel om te kontroleer of 'n gestoorde model reeds voor opleiding bestaan?
Wanneer 'n diepleermodel opgelei word, is dit belangrik om te kyk of 'n gestoorde model reeds bestaan voordat die opleidingsproses begin word. Hierdie stap dien verskeie doeleindes en kan die opleidingswerkvloei grootliks bevoordeel. In die konteks van die gebruik van 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) om honde vs katte te identifiseer, is die doel om te kontroleer of 'n
Hoe word die aksie tydens elke speletjieiterasie gekies wanneer die neurale netwerk gebruik word om die aksie te voorspel?
Tydens elke speletjie-iterasie wanneer 'n neurale netwerk gebruik word om die aksie te voorspel, word die aksie gekies op grond van die uitset van die neurale netwerk. Die neurale netwerk neem die huidige stand van die spel as inset in en produseer 'n waarskynlikheidsverdeling oor die moontlike aksies. Die gekose aksie word dan gekies op grond van
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow, Die opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie met TensorFlow en Open AI te speel, Toets netwerk, Eksamen hersiening
Hoe skep ons die invoerlaag in die neurale netwerkmodeldefinisiefunksie?
Om die insetlaag in die neurale netwerkmodeldefinisiefunksie te skep, moet ons die fundamentele konsepte van neurale netwerke en die rol van die insetlaag in die algehele argitektuur verstaan. In die konteks van opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie te speel met TensorFlow en OpenAI, dien die invoerlaag as die
Wat is die doel van masjienleer en hoe verskil dit van tradisionele programmering?
Die doel van masjienleer is om algoritmes en modelle te ontwikkel wat rekenaars in staat stel om outomaties uit ervaring te leer en te verbeter, sonder om uitdruklik geprogrammeer te word. Dit verskil van tradisionele programmering, waar eksplisiete instruksies verskaf word om spesifieke take uit te voer. Masjienleer behels die skepping en opleiding van modelle wat patrone kan aanleer en voorspellings kan maak
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow, Die opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie met TensorFlow en Open AI te speel, Inleiding, Eksamen hersiening