இயந்திர கற்றலில் மேம்படுத்தல்களை நாம் ஏன் பயன்படுத்த வேண்டும்?
இயந்திர கற்றலில் மேம்படுத்தல்கள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, ஏனெனில் அவை மாதிரிகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவுகின்றன, இறுதியில் மிகவும் துல்லியமான கணிப்புகள் மற்றும் வேகமான பயிற்சி நேரங்களுக்கு வழிவகுக்கும். செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், குறிப்பாக மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், மேம்படுத்தல் நுட்பங்கள் அதிநவீன முடிவுகளை அடைவதற்கு அவசியம். விண்ணப்பிப்பதற்கான முக்கிய காரணங்களில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/ADL மேம்பட்ட ஆழமான கற்றல், உகப்பாக்கம், இயந்திர கற்றலுக்கான உகப்பாக்கம்
இயந்திர கற்றலில் கற்றல் விகிதம் என்ன?
இயந்திர கற்றலின் சூழலில் கற்றல் விகிதம் ஒரு முக்கியமான மாதிரி சரிப்படுத்தும் அளவுருவாகும். முந்தைய பயிற்சிப் படியிலிருந்து பெறப்பட்ட தகவலின் அடிப்படையில், ஒவ்வொரு பயிற்சிப் படியிலும் படி அளவை இது தீர்மானிக்கிறது. கற்றல் விகிதத்தை சரிசெய்வதன் மூலம், பயிற்சி தரவு மற்றும் மாதிரியிலிருந்து கற்றுக் கொள்ளும் விகிதத்தை நாம் கட்டுப்படுத்தலாம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் மேலும் படிகள், மேகத்தில் பயிற்சி மாதிரிகள் பெரிய தரவு
w மற்றும் b அளவுருக்களைப் புதுப்பிக்கும் செயல்முறையை இயந்திரக் கற்றலின் பயிற்சிப் படி என்று அழைப்பது சரியானதா?
இயந்திரக் கற்றலின் சூழலில் ஒரு பயிற்சிப் படியானது, பயிற்சி கட்டத்தில் ஒரு மாதிரியின் அளவுருக்கள், குறிப்பாக எடைகள் (w) மற்றும் சார்புகள் (b) ஆகியவற்றைப் புதுப்பிக்கும் செயல்முறையைக் குறிக்கிறது. கணிப்புகளைச் செய்வதில் மாதிரியின் நடத்தை மற்றும் செயல்திறனைத் தீர்மானிப்பதால் இந்த அளவுருக்கள் முக்கியமானவை. எனவே, கூறுவது உண்மையில் சரியானது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முதல் படிகள், எளிய மற்றும் எளிய மதிப்பீட்டாளர்கள்
மறைந்து வரும் சாய்வு பிரச்சனை என்றால் என்ன?
மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கல் என்பது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சியில் எழும் ஒரு சவாலாகும், குறிப்பாக சாய்வு அடிப்படையிலான தேர்வுமுறை வழிமுறைகளின் பின்னணியில். கற்றல் செயல்பாட்டின் போது ஆழமான நெட்வொர்க்கின் அடுக்குகள் மூலம் பின்னோக்கிப் பரவுவதால், அதிவேகமாக குறைந்து வரும் சாய்வுகளின் சிக்கலை இது குறிக்கிறது. இந்த நிகழ்வு குறிப்பிடத்தக்க வகையில் ஒன்றிணைவதைத் தடுக்கலாம்
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
CNNகளைப் பயிற்றுவிப்பதில் Backpropagation இன் நோக்கம் என்ன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளுக்கு (CNNs) பயிற்சி அளிப்பதில் Backpropagation முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது Backpropagation இன் நோக்கம், கொடுக்கப்பட்ட இழப்பு செயல்பாட்டைப் பொறுத்து பிணையத்தின் அளவுருக்களின் சாய்வுகளை திறம்பட கணக்கிடுவதாகும்.
TensorFlow இல் "train_neural_network" செயல்பாட்டின் நோக்கம் என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள "ட்ரெய்ன்_நியூரல்_நெட்வொர்க்" செயல்பாடு ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு முக்கிய நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது. டென்சர்ஃப்ளோ என்பது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு திறந்த மூல நூலகமாகும், மேலும் "train_neural_network" செயல்பாடு குறிப்பாக நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் பயிற்சி செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. இந்தச் செயல்பாடு மாதிரியின் அளவுருக்களை மேம்படுத்துவதில் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது
கணிப்புகள் மற்றும் உண்மையான தரவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க, மாதிரியின் அளவுருக்களை TensorFlow எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
டென்சர்ஃப்ளோ என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்பாகும், இது கணிப்புகள் மற்றும் உண்மையான தரவுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க பல்வேறு தேர்வுமுறை அல்காரிதங்களை வழங்குகிறது. டென்சர்ஃப்ளோவில் ஒரு மாதிரியின் அளவுருக்களை மேம்படுத்தும் செயல்முறையானது, இழப்புச் செயல்பாட்டை வரையறுத்தல், ஒரு உகப்பாக்கியைத் தேர்ந்தெடுப்பது, மாறிகளை துவக்குதல் மற்றும் மீண்டும் மீண்டும் மேம்படுத்துதல் போன்ற பல முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியது. முதலில்,