Video: Dərin öyrənmədə budama nədir?
2024 Müəllif: Lynn Donovan | [email protected]. Son dəyişdirildi: 2023-12-15 23:43
Budama bir texnikadır dərin öyrənmə daha kiçik və daha səmərəli inkişafına kömək edir neyron şəbəkələri . Bu, çəki tensorunda lazımsız dəyərlərin aradan qaldırılmasını nəzərdə tutan model optimallaşdırma texnikasıdır.
Bunu nəzərə alsaq, neyron şəbəkəsində budama nədir?
Nədir Sinir şəbəkəsinin budaması . Sadəcə qoymaq, budama ölçüsünü azaltmaq üçün bir yoldur neyron şəbəkəsi sıxılma yolu ilə. sonra şəbəkə qabaqcadan öyrədilir, sonra əlaqələrin əhəmiyyətini müəyyən etmək üçün incə sazlanır.
Yuxarıdakılarla yanaşı, Sparity nə üçün vacibdir? Seyrəklik vacibdir bir çox səbəbə görə. Bu vacibdir bir stimul təqdim edildikdə, müəyyən bir zamanda atəş açan neyronların mümkün qədər az olması. Bu, seyrək sistemin daha sürətli olması deməkdir, çünki ondan istifadə etmək mümkündür seyrəklik daha sürətli ixtisaslaşmış alqoritmlər qurmaq.
Bunu nəzərə alaraq, maşın öyrənməsində budama nədir?
Budama bir texnikadır maşın öyrənməsi və nümunələri təsnif etmək üçün az güc verən ağacın hissələrini çıxararaq qərar ağaclarının ölçüsünü azaldan axtarış alqoritmləri. Budama son təsnifatın mürəkkəbliyini azaldır və beləliklə, həddindən artıq uyğunlaşmanın azaldılması ilə proqnozlaşdırma dəqiqliyini yaxşılaşdırır.
Neyron şəbəkələr niyə vacibdir?
Əsas üstünlükləri neyron şəbəkələri : ANN-lər qeyri-xətti və mürəkkəb münasibətləri öyrənmək və modelləşdirmək qabiliyyətinə malikdir, bu, həqiqətən də belədir vacibdir çünki real həyatda giriş və çıxışlar arasında bir çox əlaqə qeyri-xətti, həm də mürəkkəbdir.
Tövsiyə:
Dərin öyrənmədə əsas həqiqət nədir?
Maşın öyrənməsində "əsas həqiqət" termini nəzarət edilən təlim üsulları üçün təlim dəstinin təsnifatının düzgünlüyünə istinad edir. "Əsas həqiqəti təsdiqləmə" termini bu test üçün müvafiq obyektiv (sübut edilə bilən) məlumatların toplanması prosesinə aiddir. Qızıl standartla müqayisə edin
Dərin öyrənmədə istifadə olunan alqoritmlər hansılardır?
Ən məşhur dərin öyrənmə alqoritmləri bunlardır: Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoders. Deep Boltzmann Machine (DBM) Dərin İnam Şəbəkələri (DBN)
Öyrənmədə kodlaşdırma nədir?
Kodlaşdırma avtomatik və ya səylə emal yolu ilə yaddaş sistemimizə məlumat daxil etmək aktıdır. Saxlama məlumatın saxlanmasıdır və axtarış məlumatın yaddaşdan çıxarılması və xatırlama, tanınma və yenidən öyrənmə yolu ilə şüurlu şüurlu bir şəkildə əldə edilməsi aktıdır
Dərin öyrənmədə çərçivə nədir?
Dərin öyrənmə çərçivəsi, əsas alqoritmlərin təfərrüatlarına girmədən bizə dərin öyrənmə modellərini daha asan və tez qurmağa imkan verən interfeys, kitabxana və ya alətdir. Onlar əvvəlcədən qurulmuş və optimallaşdırılmış komponentlər toplusundan istifadə edərək modelləri müəyyən etmək üçün aydın və qısa yol təqdim edir
Nəzarətsiz öyrənmədə assosiasiya nədir?
Assosiasiya qaydaları və ya assosiasiya təhlili də məlumatların əldə edilməsində mühüm mövzudur. Bu nəzarətsiz bir üsuldur, ona görə də etiketlənməmiş verilənlər toplusu ilə başlayırıq. Etiketsiz verilənlər bazası bizə düzgün cavab verən dəyişəni olmayan verilənlər toplusudur. Assosiasiya təhlili müxtəlif qurumlar arasında əlaqələr tapmağa çalışır