ஒரு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு அடுக்கில் உள்ள நியூரான்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது மனப்பாடம் செய்யும் அபாயத்தை அதிகப் பொருத்தத்திற்கு வழிவகுக்கும்?
ஒரு செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்பு அடுக்கில் உள்ள நியூரான்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது உண்மையில் மனப்பாடம் செய்வதற்கான அதிக ஆபத்தை ஏற்படுத்தலாம், இது அதிகப்படியான பொருத்தத்திற்கு வழிவகுக்கும். ஒரு மாதிரியானது, பயிற்சித் தரவில் உள்ள விவரங்கள் மற்றும் சத்தம் ஆகியவற்றைக் கற்றுக் கொள்ளும்போது, அது மாடலின் செயல்திறனைப் பார்க்காத தரவுகளில் எதிர்மறையாகப் பாதிக்கும் அளவிற்கு அதிகமாக பொருத்துதல் ஏற்படுகிறது. இது ஒரு பொதுவான பிரச்சனை
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிட முடியுமா?
ஒரு வழக்கமான நரம்பியல் வலையமைப்பை உண்மையில் கிட்டத்தட்ட 30 பில்லியன் மாறிகளின் செயல்பாட்டுடன் ஒப்பிடலாம். இந்த ஒப்பீட்டைப் புரிந்து கொள்ள, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் அடிப்படைக் கருத்துக்கள் மற்றும் ஒரு மாதிரியில் அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் இருப்பதன் தாக்கங்களை நாம் ஆராய வேண்டும். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் ஒரு வகுப்பாகும்
மாடல் அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருப்பதை எவ்வாறு அங்கீகரிப்பது?
ஒரு மாதிரி அதிகமாக பொருத்தப்பட்டிருக்கிறதா என்பதை அறிய, ஒருவர் மிகை பொருத்துதலின் கருத்தையும் இயந்திர கற்றலில் அதன் தாக்கங்களையும் புரிந்து கொள்ள வேண்டும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, புதிய, காணப்படாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. இந்த நிகழ்வு மாதிரியின் முன்கணிப்பு திறனுக்கு தீங்கு விளைவிக்கும் மற்றும் மோசமான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும்
அதிகப்படியான பொருத்தம் எப்போது நிகழ்கிறது?
செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல் களத்தில், குறிப்பாக இந்த துறையின் அடித்தளமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அதிகப்படியான பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. மிகை பொருத்துதல் என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பில் ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரி மிகவும் சிறப்பாகப் பயிற்றுவிக்கப்படும் போது எழும் ஒரு நிகழ்வு ஆகும்
நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதில் உகப்பாக்கியின் பங்கு என்ன?
ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதில் ஆப்டிமைசரின் பங்கு உகந்த செயல்திறன் மற்றும் துல்லியத்தை அடைவதற்கு முக்கியமானது. ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், இழப்பு செயல்பாட்டைக் குறைக்கவும், நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் மாதிரியின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதில் உகப்பாக்கி குறிப்பிடத்தக்க பங்கை வகிக்கிறது. இந்த செயல்முறை பொதுவாக குறிப்பிடப்படுகிறது
அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்களைக் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் எழக்கூடிய சில சாத்தியமான சிக்கல்கள் யாவை, இந்தச் சிக்கல்களை எவ்வாறு தீர்க்கலாம்?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், அதிக எண்ணிக்கையிலான அளவுருக்கள் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பல சாத்தியமான சிக்கல்களை ஏற்படுத்தலாம். இந்த சிக்கல்கள் நெட்வொர்க்கின் பயிற்சி செயல்முறை, பொதுமைப்படுத்தல் திறன்கள் மற்றும் கணக்கீட்டுத் தேவைகளைப் பாதிக்கலாம். இருப்பினும், இந்த சவால்களை எதிர்கொள்ள பல்வேறு நுட்பங்கள் மற்றும் அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்படலாம். பெரிய நரம்பியல் பிரச்சனைகளில் ஒன்று
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் கைவிடுதல் செயல்முறையின் நோக்கம் என்ன?
நரம்பியல் வலையமைப்பின் முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் கைவிடுதல் செயல்முறையின் நோக்கம் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுப்பது மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலை மேம்படுத்துவதாகும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவை நன்றாகக் கற்றுக் கொள்ளும் போது மற்றும் பார்க்காத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் அதிகப்படியான பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. டிராப்அவுட் என்பது ஒரு நெறிப்படுத்தல் நுட்பமாகும், இது ஒரு பகுதியை தோராயமாக கைவிடுவதன் மூலம் இந்த சிக்கலை தீர்க்கிறது
ML பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது ML-குறிப்பிட்ட கருத்தில் என்னென்ன?
இயந்திர கற்றல் (ML) பயன்பாட்டை உருவாக்கும் போது, பல ML-குறிப்பிட்ட பரிசீலனைகள் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ளப்பட வேண்டும். ML மாதிரியின் செயல்திறன், செயல்திறன் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த இந்த பரிசீலனைகள் முக்கியமானவை. இந்த பதிலில், டெவலப்பர்கள் மனதில் கொள்ள வேண்டிய சில முக்கிய ML-குறிப்பிட்ட கருத்துகளை நாங்கள் விவாதிப்போம்
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகள் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவது என்பது பல்வேறு காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டிய ஒரு சிக்கலான பணியாகும். இந்த பதிலில், டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துவதற்கான சில சாத்தியமான வழிகளை நாங்கள் ஆராய்வோம், உயர்-நிலை APIகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் சுத்திகரிப்பதற்குமான நுட்பங்களில் கவனம் செலுத்துவோம். 1. தரவு முன் செயலாக்கம்: அடிப்படை படிகளில் ஒன்று
முன்கூட்டியே நிறுத்துதல் என்றால் என்ன, இயந்திரக் கற்றலில் மிகை பொருத்தத்தை நிவர்த்தி செய்வது எப்படி?
எர்லி ஸ்டாப்பிங் என்பது இயந்திரக் கற்றலில், குறிப்பாக ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில், அதிகப்படியான பொருத்துதலின் சிக்கலைத் தீர்க்க பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு ஒழுங்குபடுத்தும் நுட்பமாகும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவை நன்றாகப் பொருத்தக் கற்றுக் கொள்ளும்போது அதிகப்படியான பொருத்தம் ஏற்படுகிறது, இதன் விளைவாக பார்க்கப்படாத தரவுகளுக்கு மோசமான பொதுமைப்படுத்தல் ஏற்படுகிறது. முன்கூட்டியே நிறுத்துவது, மாடலின் செயல்திறனைக் கண்காணிப்பதன் மூலம் அதிகப்படியான பொருத்தத்தைத் தடுக்க உதவுகிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், கூகிள் ஒத்துழைப்பில் டென்சர்ஃப்ளோ, பின்னடைவு சிக்கல்களை தீர்க்க டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்துதல், தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2