न्यूरल नेटवर्क भनेको के हो?
एक न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क को संरचना र कार्य द्वारा प्रेरित एक कम्प्यूटेशनल मोडेल हो। यो आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको आधारभूत भाग हो, विशेष गरी मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा। तंत्रिका नेटवर्कहरू डेटामा जटिल ढाँचाहरू र सम्बन्धहरूलाई प्रशोधन गर्न र व्याख्या गर्न डिजाइन गरिएको हो, तिनीहरूलाई भविष्यवाणी गर्न, ढाँचाहरू पहिचान गर्न र समाधान गर्न अनुमति दिँदै।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेसिन शिक्षामा थप चरणहरू, क्लाउडमा प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि ठूलो डेटा
हराइरहेको ग्रेडियन्ट समस्या के हो?
हराइरहेको ढाँचा समस्या एउटा चुनौती हो जुन गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणमा उत्पन्न हुन्छ, विशेष गरी ग्रेडियन्ट-आधारित अप्टिमाइजेसन एल्गोरिदमको सन्दर्भमा। यसले सिकाइ प्रक्रियाको क्रममा गहिरो सञ्जालको तहहरू मार्फत पछाडिको रूपमा प्रचार गर्ने रूपमा घट्दो ढाँचाको मुद्दालाई जनाउँछ। यो घटनाले अभिसरणमा बाधा पुर्याउन सक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
तालिम प्रक्रियाको क्रममा हानि कसरी गणना गरिन्छ?
गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा तंत्रिका नेटवर्कको प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा, हानि एक महत्त्वपूर्ण मेट्रिक हो जसले मोडेलको अनुमानित आउटपुट र वास्तविक लक्ष्य मान बीचको भिन्नतालाई परिमाण गर्दछ। यसले नेटवर्कले अपेक्षित प्रकार्य अनुमानित गर्न कति राम्रोसँग सिकिरहेको छ भनेर मापन गर्दछ। बुझ्नलाई
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, तंत्रिका नेटवर्क, प्रशिक्षण मोडेल, परीक्षा समीक्षा
CNN लाई प्रशिक्षणमा ब्याकप्रोपेगेशनको उद्देश्य के हो?
ब्याकप्रोपगेसनले कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) लाई फर्वार्ड पासको क्रममा उत्पन्न हुने त्रुटिको आधारमा नेटवर्कलाई यसको प्यारामिटरहरू सिक्न र अद्यावधिक गर्न सक्षम पारेर प्रशिक्षणमा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। ब्याकप्रोपेगेशनको उद्देश्य नेटवर्कको प्यारामिटरहरूको ढाँचालाई दिइएको हानि प्रकार्यको सन्दर्भमा कुशलतापूर्वक गणना गर्नु हो, जसले गर्दा
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क (CNN), कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) को परिचय, परीक्षा समीक्षा
न्यूरल नेटवर्क चलाउँदा TensorFlow मा अनुकूलकको भूमिका के हुन्छ?
TensorFlow मा न्यूरल नेटवर्कको प्रशिक्षण प्रक्रियामा अनुकूलकले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। भविष्यवाणी गरिएको आउटपुट र नेटवर्कको वास्तविक आउटपुट बीचको भिन्नतालाई कम गर्नको लागि नेटवर्कको प्यारामिटरहरू समायोजन गर्न यो जिम्मेवार छ। अर्को शब्दमा, अप्टिमाइजरको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्ने लक्ष्य राख्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow, नेटवर्क चलाउँदै, परीक्षा समीक्षा
ब्याकप्रोपेगेशन भनेको के हो र यसले सिक्ने प्रक्रियामा कसरी योगदान गर्छ?
Backpropagation कृत्रिम बुद्धिमत्ता को क्षेत्र मा एक मौलिक एल्गोरिथ्म हो, विशेष गरी तंत्रिका नेटवर्क संग गहिरो शिक्षा को डोमेन मा। भविष्यवाणी गरिएको आउटपुट र वास्तविक आउटपुट बीचको त्रुटिको आधारमा नेटवर्कलाई यसको वजन र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गर्न सक्षम पारेर यसले सिक्ने प्रक्रियामा महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यो त्रुटि हो
तालिम प्रक्रियाको क्रममा तंत्रिका नेटवर्कले कसरी सिक्छ?
प्रशिक्षण प्रक्रियाको बखत, एक न्यूरल नेटवर्कले यसको अनुमानित आउटपुटहरू र इच्छित आउटपुटहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्नको लागि यसको व्यक्तिगत न्यूरोन्सको वजन र पूर्वाग्रहहरू समायोजन गरेर सिक्छ। यो समायोजन ब्याकप्रोपेगेशन भनिने पुनरावृत्ति अप्टिमाइजेसन एल्गोरिदम मार्फत प्राप्त हुन्छ, जुन प्रशिक्षण तंत्रिका सञ्जालहरूको आधारशिला हो। कसरी बुझ्न को लागी ए
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, परिचय, न्यूरल नेटवर्कहरू र टेन्सरफ्लोको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय, परीक्षा समीक्षा
न्यूरल नेटवर्कहरू के हुन् र तिनीहरूले कसरी काम गर्छन्?
न्यूरल नेटवर्कहरू कृत्रिम बुद्धिमत्ता र गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा एक आधारभूत अवधारणा हो। तिनीहरू मानव मस्तिष्कको संरचना र कार्यबाट प्रेरित कम्प्यूटेशनल मोडेल हुन्। यी मोडेलहरूमा अन्तरसम्बन्धित नोडहरू, वा कृत्रिम न्यूरोन्सहरू हुन्छन्, जसले जानकारीलाई प्रक्रिया र प्रसारण गर्दछ। न्यूरल नेटवर्कको कोरमा न्यूरोन्सको तहहरू छन्। द
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा फिल्टरहरू कसरी सिकिन्छन्?
कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू (CNNs) को दायरामा, फिल्टरहरूले इनपुट डेटाबाट अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्वहरू सिक्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छन्। यी फिल्टरहरू, कर्नेलहरू पनि भनिन्छ, प्रशिक्षण भनिने प्रक्रिया मार्फत सिक्न सकिन्छ, जसमा CNN ले अनुमानित र वास्तविक आउटपुटहरू बीचको भिन्नतालाई कम गर्न यसको प्यारामिटरहरू समायोजन गर्दछ। यो प्रक्रिया सामान्यतया अनुकूलन प्रयोग गरेर हासिल गरिन्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको परिचय, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरू प्रस्तुत गर्दै, परीक्षा समीक्षा