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
न्यूरल नेटवर्कमा सक्रियता कार्यले न्यूरोन "आगो" वा होइन भनेर कसरी निर्धारण गर्छ?
न्यूरोन "आगो" वा होइन भनेर निर्धारण गर्न एक तंत्रिका नेटवर्कमा सक्रियता कार्यले महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। यो एक गणितीय प्रकार्य हो जसले न्युरोनमा इनपुटहरूको भारित योगफल लिन्छ र आउटपुट उत्पादन गर्दछ। यो आउटपुट त्यसपछि न्यूरोनको सक्रियता अवस्था निर्धारण गर्न प्रयोग गरिन्छ, जसले बारीमा असर गर्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPP पाइथन र PyTorch संग गहन अध्ययन, परिचय, पाइथन र पाय्टोरचको साथ गहिरो शिक्षाको परिचय, परीक्षा समीक्षा
बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्याहरूको लागि गहिरो न्यूरल नेटवर्क मोडेलमा प्रयोग गरिएको सक्रियता प्रकार्य के हो?
बहु-वर्ग वर्गीकरण समस्याहरूको लागि गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा, गहिरो न्यूरल नेटवर्क मोडेलमा प्रयोग गरिएको सक्रियता प्रकार्यले प्रत्येक न्यूरोनको आउटपुट र अन्ततः मोडेलको समग्र प्रदर्शन निर्धारण गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। सक्रियता प्रकार्यको छनोटले जटिल ढाँचाहरू र सिक्ने मोडेलको क्षमतालाई ठूलो प्रभाव पार्न सक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लो र ओपन एआईको साथ खेल खेल्न एक न्यूरल नेटवर्कलाई प्रशिक्षण, प्रशिक्षण मोडेल, परीक्षा समीक्षा
न्यूरल नेटवर्क मोडेलमा आउटपुट तहमा पूर्वाग्रहहरूको संख्या कसरी निर्धारण गरिन्छ?
न्यूरल नेटवर्क मोडेलमा, आउटपुट तहमा पूर्वाग्रहहरूको संख्या आउटपुट तहमा न्यूरोन्सहरूको संख्याद्वारा निर्धारण गरिन्छ। आउटपुट तहमा प्रत्येक न्युरोनलाई लचिलोपन र नियन्त्रणको स्तर परिचय दिनको लागि यसको भारित योगफलमा पूर्वाग्रह शब्द थप्न आवश्यक छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow, न्यूरल नेटवर्क मोडेल, परीक्षा समीक्षा
स्तन क्यान्सर वर्गीकरणको लागि तंत्रिका नेटवर्कको अन्तिम तहमा प्रयोग हुने सक्रियता प्रकार्य के हो?
स्तन क्यान्सर वर्गीकरणको लागि तंत्रिका नेटवर्कको अन्तिम तहमा प्रयोग हुने सक्रियता प्रकार्य सामान्यतया सिग्मोइड प्रकार्य हो। सिग्मोइड प्रकार्य एक गैर-रैखिक सक्रियता प्रकार्य हो जसले इनपुट मानहरूलाई ० र १ बीचको दायरामा नक्सा गर्छ। यो सामान्यतया बाइनरी वर्गीकरण कार्यहरूमा प्रयोग गरिन्छ जहाँ लक्ष्य वर्गीकरण गर्ने हो।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, गुगल कोलाबोरेटरीमा टेन्सरफ्लो, कोलाबमा टेन्सरफ्लोको साथ एक गहिरो न्यूरल नेटवर्क निर्माण गर्दै, परीक्षा समीक्षा
कसरी सक्रियता प्रकार्य "relu" ले न्यूरल नेटवर्कमा मानहरू फिल्टर गर्छ?
सक्रियता प्रकार्य "relu" ले कृत्रिम बुद्धिमत्ता र गहिरो शिक्षाको क्षेत्रमा न्यूरल नेटवर्कमा मानहरू फिल्टर गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। "Relu" भनेको Rectified Linear Unit को लागि हो, र यो यसको सरलता र प्रभावकारिताको कारणले सबैभन्दा धेरै प्रयोग हुने एक्टिभेसन प्रकार्यहरू मध्ये एक हो। relu प्रकार्यले मानहरू फिल्टर गर्दछ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको परिचय, ML को साथ आधारभूत कम्प्युटर दर्शन, परीक्षा समीक्षा