การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) หรือไม่
การเรียนรู้เชิงลึกสามารถตีความได้ว่าเป็นการกำหนดและฝึกอบรมโมเดลตามโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (DNN) การเรียนรู้เชิงลึกเป็นสาขาย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่มุ่งเน้นไปที่การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นหรือที่เรียกว่าเครือข่ายประสาทเชิงลึก เครือข่ายเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเรียนรู้การแสดงข้อมูลแบบลำดับชั้น เพื่อให้สามารถใช้งานเครือข่ายเหล่านี้ได้
เฟรมเวิร์ก TensorFlow ของ Google ช่วยเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น แทนที่การเข้ารหัสด้วยการกำหนดค่า) หรือไม่
กรอบงาน Google TensorFlow ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มระดับนามธรรมในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้สามารถแทนที่การเขียนโค้ดด้วยการกำหนดค่าได้ ฟีเจอร์นี้มอบข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของประสิทธิภาพการทำงานและความสะดวกในการใช้งาน เนื่องจากช่วยลดความยุ่งยากในกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง หนึ่ง
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
ถูกต้องหรือไม่ที่หากชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่ต้องการการประเมินน้อยลง ซึ่งหมายความว่าเศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินสามารถลดลงได้เมื่อขนาดของชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ขนาดของชุดข้อมูลมีบทบาทสำคัญในกระบวนการประเมิน ความสัมพันธ์ระหว่างขนาดชุดข้อมูลและข้อกำหนดในการประเมินมีความซับซ้อนและขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้วเป็นเรื่องจริงที่เมื่อขนาดชุดข้อมูลเพิ่มขึ้น เศษส่วนของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการประเมินก็สามารถเป็นได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
เราสามารถควบคุม (โดยการเพิ่มและลบ) จำนวนเลเยอร์และจำนวนโหนดในแต่ละเลเยอร์ได้อย่างง่ายดาย (โดยการเพิ่มและลบ) โดยการเปลี่ยนอาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่ของ Deep Neural Network (DNN) หรือไม่
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก (DNN) ความสามารถในการควบคุมจำนวนเลเยอร์และโหนดภายในแต่ละเลเยอร์ถือเป็นลักษณะพื้นฐานของการปรับแต่งสถาปัตยกรรมโมเดล เมื่อทำงานกับ DNN ในบริบทของ Google Cloud Machine Learning อาร์เรย์ที่ให้มาเป็นอาร์กิวเมนต์ที่ซ่อนอยู่จะมีบทบาทสำคัญ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
จะรู้ได้อย่างไรว่าโมเดลนั้นถูกติดตั้งมากเกินไป?
หากต้องการทราบว่าโมเดลมีการติดตั้งมากเกินไปหรือไม่ เราต้องเข้าใจแนวคิดของการปรับเปลี่ยนมากเกินไปและผลกระทบของโมเดลในการเรียนรู้ของเครื่อง การติดตั้งมากเกินไปเกิดขึ้นเมื่อแบบจำลองทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่สามารถสรุปเป็นข้อมูลใหม่ที่มองไม่เห็นได้ ปรากฏการณ์นี้เป็นอันตรายต่อความสามารถในการคาดการณ์ของโมเดล และอาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ไม่ดี
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
โครงข่ายประสาทเทียมและโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกคืออะไร?
โครงข่ายประสาทเทียมและโครงข่ายประสาทเชิงลึกเป็นแนวคิดพื้นฐานในด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นโมเดลอันทรงพลังที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ สามารถเรียนรู้และคาดการณ์จากข้อมูลที่ซับซ้อนได้ โครงข่ายประสาทเทียมเป็นแบบจำลองการคำนวณที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมที่เชื่อมต่อถึงกันหรือที่รู้จัก
เหตุใดโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกจึงเรียกว่าลึก
เครือข่ายประสาทระดับลึกเรียกว่า "ลึก" เนื่องจากมีหลายชั้นมากกว่าจำนวนโหนด คำว่า "ลึก" หมายถึงความลึกของเครือข่าย ซึ่งพิจารณาจากจำนวนเลเยอร์ที่มี แต่ละเลเยอร์ประกอบด้วยชุดของโหนดหรือที่เรียกว่าเซลล์ประสาท ซึ่งทำการคำนวณบนอินพุต
ข้อดีและข้อเสียของการเพิ่มโหนดเพิ่มเติมใน DNN คืออะไร
การเพิ่มโหนดเพิ่มเติมให้กับ Deep Neural Network (DNN) อาจมีทั้งข้อดีและข้อเสีย เพื่อให้เข้าใจสิ่งเหล่านี้ สิ่งสำคัญคือต้องมีความเข้าใจอย่างชัดเจนว่า DNN คืออะไรและทำงานอย่างไร DNN เป็นเครือข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบโครงสร้างและหน้าที่ของ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, โครงข่ายประสาทเทียมและตัวประมาณค่า
ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปคืออะไร
ปัญหาการไล่ระดับสีที่หายไปเป็นความท้าทายที่เกิดขึ้นในการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึก โดยเฉพาะในบริบทของอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมตามการไล่ระดับสี มันหมายถึงปัญหาของการไล่ระดับสีที่ลดลงแบบทวีคูณในขณะที่มันแพร่กระจายไปข้างหลังผ่านชั้นของเครือข่ายเชิงลึกในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ ปรากฏการณ์นี้สามารถขัดขวางการบรรจบกันอย่างมีนัยสำคัญ
อะไรคือข้อเสียบางประการของการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกเมื่อเทียบกับแบบจำลองเชิงเส้น
โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกได้รับความสนใจและความนิยมอย่างมากในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบว่าไม่มีข้อบกพร่องเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลเชิงเส้น ในการตอบสนองนี้ เราจะสำรวจข้อจำกัดบางประการของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกและเหตุใดจึงเป็นเส้นตรง
- 1
- 2