Sinir ağı nedir?
Sinir ağı, insan beyninin yapısından ve işleyişinden ilham alan hesaplamalı bir modeldir. Özellikle makine öğrenimi alanında yapay zekanın temel bir bileşenidir. Sinir ağları, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri işlemek ve yorumlamak için tasarlanmış olup, tahminlerde bulunmalarına, kalıpları tanımalarına ve çözmelerine olanak tanır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Makine Öğreniminde diğer adımlar, Bulutta eğitim modelleri için büyük veri
Kaybolan gradyan problemi nedir?
Kaybolan gradyan problemi, derin sinir ağlarının eğitiminde, özellikle gradyan tabanlı optimizasyon algoritmaları bağlamında ortaya çıkan bir zorluktur. Öğrenme süreci sırasında derin bir ağın katmanları boyunca geriye doğru yayıldıkça katlanarak azalan gradyanlar konusunu ifade eder. Bu fenomen yakınsamayı önemli ölçüde engelleyebilir
Eğitim sürecinde kayıp nasıl hesaplanır?
Derin öğrenme alanında bir sinir ağının eğitim süreci sırasında kayıp, modelin öngörülen çıktısı ile gerçek hedef değer arasındaki tutarsızlığı ölçen önemli bir ölçümdür. Ağın istenen işleve yaklaşmayı ne kadar iyi öğrendiğinin bir ölçüsü olarak hizmet eder. Anlamak
CNN'lerin eğitiminde geri yayılımın amacı nedir?
Geri yayılım, ağın ileri geçiş sırasında ürettiği hataya göre parametrelerini öğrenmesini ve güncellemesini sağlayarak Evrişimli Sinir Ağlarının (CNN'ler) eğitiminde çok önemli bir rol oynar. Geri yayılımın amacı, belirli bir kayıp fonksiyonuna göre ağ parametrelerinin gradyanlarını verimli bir şekilde hesaplamaktır.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python, TensorFlow ve Keras ile EITC/AI/DLPTFK Derin Öğrenme, Evrişimli sinir ağları (CNN), Evrişimli sinir ağlarına (CNN) giriş, Sınav incelemesi
Bir sinir ağı çalıştırırken optimize edicinin TensorFlow'daki rolü nedir?
Optimize edici, TensorFlow'daki bir sinir ağının eğitim sürecinde çok önemli bir rol oynar. Ağın tahmin edilen çıktısı ile gerçek çıktısı arasındaki farkı en aza indirmek için ağın parametrelerini ayarlamaktan sorumludur. Başka bir deyişle, optimize edici, sistemin performansını optimize etmeyi amaçlar.
Geri yayılım nedir ve öğrenme sürecine nasıl katkıda bulunur?
Geri yayılım, yapay zeka alanında, özellikle sinir ağları ile derin öğrenme alanında temel bir algoritmadır. Ağın tahmin edilen çıktı ile gerçek çıktı arasındaki hataya dayalı olarak ağırlıklarını ve önyargılarını ayarlamasını sağlayarak öğrenme sürecinde çok önemli bir rol oynar. Bu hata
Bir sinir ağı eğitim sürecinde nasıl öğrenir?
Eğitim sürecinde, bir sinir ağı, tahmin edilen çıktıları ile istenen çıktılar arasındaki farkı en aza indirmek için bireysel nöronlarının ağırlıklarını ve yanlılıklarını ayarlayarak öğrenir. Bu ayar, sinir ağlarını eğitmenin temel taşı olan geri yayılım adı verilen yinelemeli bir optimizasyon algoritması aracılığıyla elde edilir. nasıl olduğunu anlamak için
Sinir ağları nedir ve nasıl çalışırlar?
Sinir ağları, yapay zeka ve derin öğrenme alanında temel bir kavramdır. İnsan beyninin yapısından ve işleyişinden ilham alan hesaplamalı modellerdir. Bu modeller, bilgiyi işleyen ve ileten birbirine bağlı düğümlerden veya yapay nöronlardan oluşur. Bir sinir ağının merkezinde nöron katmanları bulunur. bu
Evrişimli bir sinir ağında filtreler nasıl öğrenilir?
Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) alanında, filtreler girdi verilerinden anlamlı temsilleri öğrenmede çok önemli bir rol oynar. Çekirdek olarak da bilinen bu filtreler, CNN'nin parametrelerini tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ayarladığı, eğitim adı verilen bir süreçle öğrenilir. Bu süreç genellikle optimizasyon kullanılarak elde edilir.
- Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/TFF TensorFlow Temelleri, TensorFlow'a Giriş, Evrişimli sinir ağlarına giriş, Sınav incelemesi