เหตุใดเราจึงต้องใช้การเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนรู้ของเครื่อง?
การเพิ่มประสิทธิภาพมีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากช่วยให้เราสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของแบบจำลอง ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่การคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นและเวลาการฝึกอบรมที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง เทคนิคการปรับให้เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการบรรลุผลลัพธ์ที่ล้ำสมัย หนึ่งในเหตุผลหลักในการสมัคร
Overfitting เกิดขึ้นเมื่อใด?
การโอเวอร์ฟิตเกิดขึ้นในสาขาปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะในขอบเขตของการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโครงข่ายประสาทเทียมซึ่งเป็นรากฐานของสาขานี้ Overfitting เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นเมื่อโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนเป็นอย่างดีในชุดข้อมูลใดชุดหนึ่ง จนถึงขอบเขตที่ทำให้มันมีความเชี่ยวชาญมากเกินไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, โครงข่ายประสาท, ฐานรากของเครือข่ายประสาทเทียม
Convolutional Neural Networks ได้รับการออกแบบมาเพื่ออะไรเป็นครั้งแรก
โครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุน (CNN) ได้รับการออกแบบครั้งแรกเพื่อจุดประสงค์ในการจดจำภาพในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เครือข่ายเหล่านี้เป็นโครงข่ายประสาทเทียมชนิดพิเศษที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ การพัฒนาของ CNN ได้รับแรงผลักดันจากความจำเป็นในการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำได้อย่างถูกต้อง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ขั้นสูง, Convolutional Neural Network สำหรับการจดจำภาพ
Convolutional Neural Networks สามารถจัดการข้อมูลแบบลำดับโดยการรวมการบิดเบี้ยวเมื่อเวลาผ่านไป ดังที่ใช้ในโมเดล Convolutional Sequence to Sequence ได้หรือไม่
Convolutional Neural Networks (CNNs) ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในด้านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เนื่องจากความสามารถในการแยกคุณสมบัติที่มีความหมายออกจากภาพ อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันของพวกเขาไม่ได้จำกัดเฉพาะการประมวลผลภาพเท่านั้น ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักวิจัยได้สำรวจการใช้ CNN เพื่อจัดการข้อมูลตามลำดับ เช่น ข้อความหรือข้อมูลอนุกรมเวลา หนึ่ง
Generative Adversarial Networks (GANs) อาศัยแนวคิดของผู้สร้างและผู้เลือกปฏิบัติหรือไม่?
GAN ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะตามแนวคิดของเครื่องกำเนิดและเครื่องจำแนก GAN เป็นคลาสของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก: ตัวสร้างและตัวจำแนก ตัวสร้างใน GAN มีหน้าที่สร้างตัวอย่างข้อมูลสังเคราะห์ที่คล้ายกับข้อมูลการฝึก มันใช้สัญญาณรบกวนแบบสุ่มเช่น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, แบบจำลองการกำเนิดขั้นสูง, แบบจำลองตัวแปรแฝงที่ทันสมัย