ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับโครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์จำนวนมากมีอะไรบ้าง และปัญหาเหล่านี้แก้ไขได้อย่างไร
ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์จำนวนมากสามารถก่อให้เกิดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้หลายประการ ปัญหาเหล่านี้อาจส่งผลต่อกระบวนการฝึกอบรมของเครือข่าย ความสามารถในการกำหนดลักษณะทั่วไป และข้อกำหนดด้านการคำนวณ อย่างไรก็ตาม มีเทคนิคและวิธีการมากมายที่สามารถใช้เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ หนึ่งในปัญหาหลักเกี่ยวกับระบบประสาทขนาดใหญ่
เหตุใดจึงต้องปรับขนาดข้อมูลอินพุตระหว่างศูนย์ถึงหนึ่งหรือลบหนึ่งต่อหนึ่งในโครงข่ายประสาทเทียม
การปรับขนาดข้อมูลอินพุตระหว่างศูนย์ถึงหนึ่งหรือลบกับหนึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในขั้นตอนก่อนการประมวลผลของโครงข่ายประสาทเทียม กระบวนการทำให้เป็นมาตรฐานนี้มีเหตุผลสำคัญหลายประการและผลกระทบที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยรวมและประสิทธิภาพของเครือข่าย ประการแรก การปรับขนาดข้อมูลอินพุตช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณสมบัติทั้งหมด
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, บทนำ, บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ Pytorch, ทบทวนข้อสอบ
ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานในโครงข่ายประสาทเทียมจะตัดสินได้อย่างไรว่าเซลล์ประสาท "ยิง" หรือไม่?
ฟังก์ชันการเปิดใช้งานในโครงข่ายประสาทเทียมมีบทบาทสำคัญในการกำหนดว่าเซลล์ประสาท "เริ่มทำงาน" หรือไม่ เป็นฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ที่นำผลรวมถ่วงน้ำหนักของอินพุตไปยังเซลล์ประสาทและสร้างเอาต์พุต จากนั้นเอาต์พุตนี้จะใช้เพื่อกำหนดสถานะการเปิดใช้งานของเซลล์ประสาท ซึ่งจะส่งผลต่อต่อไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, บทนำ, บทนำสู่การเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python และ Pytorch, ทบทวนข้อสอบ
จุดประสงค์ของการใช้การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุในการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP) เป็นกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรมที่ช่วยให้สามารถสร้างโค้ดโมดูลาร์และนำมาใช้ซ้ำได้โดยการจัดระเบียบข้อมูลและพฤติกรรมลงในออบเจ็กต์ ในด้านการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายประสาทเทียม OOP มีจุดประสงค์สำคัญในการอำนวยความสะดวกในการพัฒนา การบำรุงรักษา และความสามารถในการปรับขนาดของโมเดลที่ซับซ้อน เป็นแนวทางที่มีโครงสร้างในการออกแบบ
- 1
- 2