நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்றால் என்ன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க் என்பது மனித மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு கணக்கீட்டு மாதிரி. இது செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு அடிப்படை அங்கமாகும், குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் துறையில். நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் தரவுகளில் உள்ள உறவுகளை செயலாக்குவதற்கும் விளக்குவதற்கும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை கணிப்புகளைச் செய்ய, வடிவங்களை அடையாளம் காண மற்றும் தீர்க்க அனுமதிக்கிறது.
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
பயிற்சியின் போது ஏற்படும் இழப்பு எவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறது?
ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, இழப்பு என்பது ஒரு முக்கியமான அளவீடு ஆகும், இது மாதிரியின் கணிக்கப்பட்ட வெளியீட்டிற்கும் உண்மையான இலக்கு மதிப்பிற்கும் இடையே உள்ள வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. விரும்பிய செயல்பாட்டை தோராயமாக கணக்கிட நெட்வொர்க் எவ்வளவு நன்றாக கற்றுக்கொள்கிறது என்பதற்கான அளவீடாக இது செயல்படுகிறது. புரிந்துகொள்வதற்கு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான் மற்றும் பைடார்ச் உடன் EITC/AI/DLPP ஆழமான கற்றல், நரம்பியல் நெட்வொர்க், பயிற்சி மாதிரி, தேர்வு ஆய்வு
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.
நரம்பியல் நெட்வொர்க்கை இயக்கும்போது டென்சர்ஃப்ளோவில் ஆப்டிமைசரின் பங்கு என்ன?
டென்சர்ஃப்ளோவில் உள்ள நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் பயிற்சி செயல்பாட்டில் ஆப்டிமைசர் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. கணிக்கப்பட்ட வெளியீடு மற்றும் நெட்வொர்க்கின் உண்மையான வெளியீடு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வேறுபாட்டைக் குறைக்க, நெட்வொர்க்கின் அளவுருக்களை சரிசெய்வதற்கு இது பொறுப்பாகும். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஆப்டிமைசர் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், TensorFlow, பிணையத்தை இயக்குகிறது, தேர்வு ஆய்வு
Backpropagation என்றால் என்ன, அது கற்றல் செயல்முறைக்கு எவ்வாறு பங்களிக்கிறது?
Backpropagation என்பது செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், குறிப்பாக நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் களத்தில் உள்ள ஒரு அடிப்படை வழிமுறையாகும். கணிக்கப்பட்ட வெளியீட்டிற்கும் உண்மையான வெளியீட்டிற்கும் இடையிலான பிழையின் அடிப்படையில் அதன் எடைகள் மற்றும் சார்புகளை சரிசெய்ய நெட்வொர்க்கை செயல்படுத்துவதன் மூலம் கற்றல் செயல்பாட்டில் இது முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த பிழை
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சியின் போது நரம்பியல் வலையமைப்பு எவ்வாறு கற்றுக்கொள்கிறது?
பயிற்சி செயல்பாட்டின் போது, ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பு அதன் கணிக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் மற்றும் விரும்பிய வெளியீடுகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைப்பதற்காக அதன் தனிப்பட்ட நியூரான்களின் எடைகள் மற்றும் சார்புகளை சரிசெய்வதன் மூலம் கற்றுக்கொள்கிறது. நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கான மூலக்கல்லான பேக் ப்ரோபேகேஷன் எனப்படும் ஒரு மறுசெயல் உகப்பாக்கம் அல்காரிதம் மூலம் இந்த சரிசெய்தல் அடையப்படுகிறது. எப்படி புரிந்து கொள்ள ஒரு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன, அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன?
நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழமான கற்றல் துறையில் ஒரு அடிப்படை கருத்து. அவை மனித மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட கணக்கீட்டு மாதிரிகள். இந்த மாதிரிகள் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகள் அல்லது செயற்கை நியூரான்களைக் கொண்டிருக்கின்றன, அவை தகவல்களைச் செயலாக்கி அனுப்புகின்றன. நரம்பியல் வலையமைப்பின் மையத்தில் நியூரான்களின் அடுக்குகள் உள்ளன. தி
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், அறிமுகம், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றல் அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்கில் வடிகட்டிகள் எவ்வாறு கற்றுக் கொள்ளப்படுகின்றன?
கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளின் (சிஎன்என்) துறையில், உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து அர்த்தமுள்ள பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதில் வடிப்பான்கள் முக்கியப் பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த வடிப்பான்கள், கர்னல்கள் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன, பயிற்சி எனப்படும் ஒரு செயல்முறையின் மூலம் கற்றுக் கொள்ளப்படுகின்றன, இதில் CNN அதன் அளவுருக்களை கணிக்கப்பட்ட மற்றும் உண்மையான வெளியீடுகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாட்டைக் குறைக்கிறது. இந்த செயல்முறை பொதுவாக தேர்வுமுறை மூலம் அடையப்படுகிறது