Kial ni bezonas apliki optimumojn en maŝina lernado?
Optimumigoj ludas decidan rolon en maŝinlernado ĉar ili ebligas al ni plibonigi la efikecon kaj efikecon de modeloj, finfine kondukante al pli precizaj antaŭdiroj kaj pli rapidaj trejnaj tempoj. En la kampo de artefarita inteligenteco, specife progresinta profunda lernado, optimumigo-teknikoj estas esencaj por atingi pintnivelajn rezultojn. Unu el la ĉefaj kialoj por kandidatiĝi
- eldonita en Artefarita inteligento, Altnivela Profunda Lernado de EITC/AI/ADL, optimumigo, Optimumigo por maŝina lernado
Kiam okazas troagordado?
Overfitting okazas en la kampo de Artefarita Inteligenteco, specife en la domajno de progresinta profunda lernado, pli specife en neŭralaj retoj, kiuj estas la fundamentoj de tiu kampo. Trofitting estas fenomeno kiu ekestas kiam maŝinlernado modelo estas trejnita tro bone sur speciala datumaro, ĝis la mezuro ke ĝi iĝas tro specialigita.
- eldonita en Artefarita inteligento, Altnivela Profunda Lernado de EITC/AI/ADL, Neŭronaj retoj, Fundamentoj de neŭralaj retoj
Por kio estis Konvoluciaj Neŭralaj Retoj unue dizajnitaj?
Konvoluciaj neŭralaj retoj (CNNoj) unue estis dizajnitaj por la celo de bildrekono en la kampo de komputila vizio. Ĉi tiuj retoj estas specialeca speco de artefarita neŭrala reto, kiu pruvis esti tre efika en analizado de vidaj datumoj. La evoluo de CNN-oj estis pelita de la bezono krei modelojn kiuj povis precize
- eldonita en Artefarita inteligento, Altnivela Profunda Lernado de EITC/AI/ADL, Altnivela komputila vizio, Konvulsiaj neŭralaj retoj por bilda rekono
Ĉu Konvoluciaj Neŭralaj Retoj povas pritrakti sinsekvajn datumojn per asimilado de konvolucioj laŭlonge de la tempo, kiel uzite en Konvoluciaj Sekvencaj al Sekvencaj modeloj?
Konvoluciaj Neŭralaj Retoj (CNN) estis vaste uzitaj en la kampo de komputila vizio por sia kapablo ĉerpi signifajn ecojn de bildoj. Tamen, ilia apliko ne estas limigita al bildprilaborado sole. En la lastaj jaroj, esploristoj esploris la uzon de CNN-oj por pritrakti sinsekvajn datumojn, kiel teksto aŭ temposeriodatenoj. Unu
Ĉu Generative Adversarial Networks (GANoj) fidas je la ideo de generatoro kaj diskriminanto?
GANoj estas specife dizajnitaj surbaze de la koncepto de generatoro kaj diskriminanto. GANoj estas klaso de profundaj lernaj modeloj, kiuj konsistas el du ĉefaj komponentoj: generatoro kaj diskriminanto. La generatoro en GAN respondecas pri kreado de sintezaj datenprovaĵoj kiuj similas la trejnaddatenojn. Ĝi prenas hazardan bruon kiel
- eldonita en Artefarita inteligento, Altnivela Profunda Lernado de EITC/AI/ADL, Altnivelaj generaj modeloj, Modernaj latentaj variaj modeloj