இயந்திரக் கற்றல் மாதிரியில் உள்ள பல சகாப்தங்களுக்கும் மாதிரியை இயக்குவதிலிருந்து கணிப்பதன் துல்லியத்திற்கும் என்ன தொடர்பு?
ஒரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியில் உள்ள சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் கணிப்பின் துல்லியம் ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான உறவு ஒரு முக்கியமான அம்சமாகும், இது மாதிரியின் செயல்திறன் மற்றும் பொதுமைப்படுத்தல் திறனை கணிசமாக பாதிக்கிறது. ஒரு சகாப்தம் என்பது முழு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலும் ஒரு முழுமையான பாஸ் என்பதைக் குறிக்கிறது. சகாப்தங்களின் எண்ணிக்கை கணிப்புத் துல்லியத்தை எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1
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
டிராப்அவுட் என்றால் என்ன மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் அதிகப்படியான பொருத்தத்தை எதிர்த்துப் போராட இது எவ்வாறு உதவுகிறது?
டிராப்அவுட் என்பது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில், குறிப்பாக ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில், அதிகப்படியான பொருத்தத்தை எதிர்த்துப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு முறைப்படுத்தல் நுட்பமாகும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் சிறப்பாகச் செயல்படும் போது, ஆனால் பார்க்காத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால் மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. டிராப்அவுட் நெட்வொர்க்கில் உள்ள நியூரான்களின் சிக்கலான இணை-தழுவல்களைத் தடுப்பதன் மூலம் இந்த சிக்கலை நிவர்த்தி செய்கிறது, மேலும் அவர்களை மேலும் அறிய கட்டாயப்படுத்துகிறது
மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களில் அதிகப்படியான பொருத்துதலின் சிக்கலைத் தீர்க்க முறைப்படுத்துதல் எவ்வாறு உதவும்?
முறைப்படுத்தல் என்பது இயந்திர கற்றலில் ஒரு சக்திவாய்ந்த நுட்பமாகும், இது மாதிரிகளில் அதிகப்படியான பொருத்துதலின் சிக்கலை திறம்பட தீர்க்க முடியும். ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவை நன்றாகக் கற்றுக் கொள்ளும்போது, அது மிகையாக நிபுணத்துவம் பெற்றதாகவும், பார்க்காத தரவை நன்றாகப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறினால், மிகை பொருத்தம் ஏற்படுகிறது. முறைப்படுத்தல் ஒரு அபராத காலத்தைச் சேர்ப்பதன் மூலம் இந்த சிக்கலைத் தணிக்க உதவுகிறது
கட்டிடக்கலை மற்றும் செயல்திறன் அடிப்படையில் அடிப்படை, சிறிய மற்றும் பெரிய மாதிரிகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் என்ன?
கட்டிடக்கலை மற்றும் செயல்திறன் அடிப்படையில் அடிப்படை, சிறிய மற்றும் பெரிய மாதிரிகள் இடையே உள்ள வேறுபாடுகள் ஒவ்வொரு மாதிரியிலும் பயன்படுத்தப்படும் அடுக்குகள், அலகுகள் மற்றும் அளவுருக்களின் எண்ணிக்கையில் உள்ள மாறுபாடுகளுக்கு காரணமாக இருக்கலாம். பொதுவாக, ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் மாதிரியின் கட்டமைப்பு அதன் அடுக்குகளின் அமைப்பு மற்றும் ஏற்பாட்டைக் குறிக்கிறது, அதே நேரத்தில் செயல்திறன் எவ்வாறு குறிக்கிறது
மாடல் செயல்திறனின் அடிப்படையில் அண்டர்ஃபிட்டிங் எப்படி ஓவர் ஃபிட்டிங்கிலிருந்து வேறுபடுகிறது?
அண்டர்ஃபிட்டிங் மற்றும் ஓவர் ஃபிட்டிங் ஆகியவை இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் இரண்டு பொதுவான பிரச்சனைகளாகும், அவை அவற்றின் செயல்திறனை கணிசமாக பாதிக்கலாம். மாதிரி செயல்திறனைப் பொறுத்தவரை, தரவில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களைப் பிடிக்க ஒரு மாதிரி மிகவும் எளிமையானதாக இருக்கும்போது, குறைவான முன்கணிப்பு துல்லியம் ஏற்படுகிறது. மறுபுறம், ஒரு மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாக இருக்கும்போது அதிகப்படியான பொருத்தம் நிகழ்கிறது
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 2, தேர்வு ஆய்வு
இயந்திர கற்றலில் மிகைப்படுத்தல் என்றால் என்ன, அது ஏன் நிகழ்கிறது?
இயந்திரக் கற்றலில் அதிகப்படியான பொருத்தம் என்பது ஒரு பொதுவான பிரச்சனையாகும், அங்கு ஒரு மாதிரியானது பயிற்சித் தரவில் மிகச் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது, ஆனால் புதிய, காணாத தரவைப் பொதுமைப்படுத்தத் தவறுகிறது. மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாகி, அடிப்படை வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக, பயிற்சித் தரவில் உள்ள சத்தம் மற்றும் வெளிப்புறங்களை மனப்பாடம் செய்யத் தொடங்கும் போது இது நிகழ்கிறது. இல்
மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட அணிவரிசையில் வார்த்தை ஐடியின் முக்கியத்துவம் என்ன மற்றும் மதிப்பாய்வில் சொற்களின் இருப்பு அல்லது இல்லாமையுடன் அது எவ்வாறு தொடர்புடையது?
மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட அணிவரிசையில் உள்ள சொல் ஐடி மதிப்பாய்வில் சொற்களின் இருப்பு அல்லது இல்லாமையைக் குறிப்பிடுவதில் குறிப்பிடத்தக்க முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டுள்ளது. உணர்வு பகுப்பாய்வு அல்லது உரை வகைப்பாடு போன்ற இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தின் (NLP) பணிகளின் சூழலில், மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட வரிசை என்பது உரைத் தரவைக் குறிக்க பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் நுட்பமாகும். இந்த குறியாக்க திட்டத்தில்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1, தேர்வு ஆய்வு
திரைப்பட மதிப்புரைகளை மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட வரிசையாக மாற்றுவதன் நோக்கம் என்ன?
திரைப்பட மதிப்புரைகளை மல்டி-ஹாட் குறியிடப்பட்ட வரிசையாக மாற்றுவது செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு முக்கியமான நோக்கத்திற்கு உதவுகிறது, குறிப்பாக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்க்கும் சூழலில். இந்த நுட்பம், உரைசார் திரைப்பட மதிப்புரைகளை ஒரு எண் பிரதிநிதித்துவமாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது, இது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளால் பயன்படுத்தப்படலாம், குறிப்பாக இதைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படுகிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1, தேர்வு ஆய்வு
பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பின் அடிப்படையில் அதிகப்படியான பொருத்தம் எவ்வாறு காட்சிப்படுத்தப்படுகிறது?
டென்சர்ஃப்ளோவைப் பயன்படுத்தி கட்டமைக்கப்பட்டவை உட்பட, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளில் ஓவர்ஃபிட்டிங் என்பது ஒரு பொதுவான பிரச்சனையாகும். ஒரு மாதிரி மிகவும் சிக்கலானதாகி, அடிப்படை வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்குப் பதிலாக பயிற்சித் தரவை மனப்பாடம் செய்யத் தொடங்கும் போது இது நிகழ்கிறது. இது மோசமான பொதுமைப்படுத்தல் மற்றும் உயர் பயிற்சி துல்லியத்திற்கு வழிவகுக்கிறது, ஆனால் குறைந்த சரிபார்ப்பு துல்லியம். பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு இழப்பின் அடிப்படையில்,
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், அதிகப்படியான பொருத்துதல் மற்றும் குறைவான பிரச்சினைகள், மாதிரியின் அதிகப்படியான மற்றும் பொருத்தமற்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது - பகுதி 1, தேர்வு ஆய்வு
- 1
- 2