Co je to neuronová síť?
Neuronová síť je výpočtový model inspirovaný strukturou a fungováním lidského mozku. Je základní složkou umělé inteligence, konkrétně v oblasti strojového učení. Neuronové sítě jsou navrženy tak, aby zpracovávaly a interpretovaly složité vzorce a vztahy v datech, což jim umožňuje předpovídat, rozpoznávat vzorce a řešit
Co je problém mizejícího gradientu?
Problém mizejícího gradientu je výzvou, která vzniká při trénování hlubokých neuronových sítí, konkrétně v kontextu optimalizačních algoritmů založených na gradientech. Odkazuje na problém exponenciálně klesajících gradientů, jak se šíří zpět vrstvami hluboké sítě během procesu učení. Tento jev může výrazně bránit konvergenci
Jak se počítá ztráta během tréninkového procesu?
Během tréninkového procesu neuronové sítě v oblasti hlubokého učení je ztráta zásadní metrikou, která kvantifikuje nesoulad mezi předpokládaným výstupem modelu a skutečnou cílovou hodnotou. Slouží jako měřítko toho, jak dobře se síť učí aproximovat požadovanou funkci. Rozumět
Jaký je účel zpětné propagace při školení CNN?
Zpětné šíření hraje klíčovou roli při trénování konvolučních neuronových sítí (CNN) tím, že umožňuje síti učit se a aktualizovat své parametry na základě chyby, kterou produkuje během dopředného průchodu. Účelem zpětného šíření je efektivně vypočítat gradienty parametrů sítě s ohledem na danou ztrátovou funkci, což umožňuje
Jaká je role optimalizátoru v TensorFlow při provozu neuronové sítě?
Optimalizátor hraje klíčovou roli v tréninkovém procesu neuronové sítě v TensorFlow. Zodpovídá za úpravu parametrů sítě tak, aby se minimalizoval rozdíl mezi předpokládaným výkonem a skutečným výkonem sítě. Jinými slovy, cílem optimalizátoru je optimalizovat výkon
- Vyšlo v Umělá inteligence, Hluboké učení EITC/AI/DLTF s TensorFlow, TensorFlow, Spuštění sítě, Přehled vyšetření
Co je backpropagation a jak přispívá k procesu učení?
Backpropagation je základním algoritmem v oblasti umělé inteligence, konkrétně v oblasti hlubokého učení s neuronovými sítěmi. Hraje klíčovou roli v procesu učení tím, že umožňuje síti upravit své váhy a odchylky na základě chyby mezi předpokládaným výstupem a skutečným výstupem. Tato chyba je
Jak se neuronová síť učí během tréninkového procesu?
Během tréninkového procesu se neuronová síť učí úpravou vah a zkreslení svých jednotlivých neuronů, aby se minimalizoval rozdíl mezi jejími předpokládanými výstupy a požadovanými výstupy. Této úpravy je dosaženo pomocí iterativního optimalizačního algoritmu zvaného backpropagation, který je základním kamenem trénovacích neuronových sítí. Abychom pochopili, jak a
Co jsou neuronové sítě a jak fungují?
Neuronové sítě jsou základním konceptem v oblasti umělé inteligence a hlubokého učení. Jsou to výpočtové modely inspirované strukturou a fungováním lidského mozku. Tyto modely se skládají z propojených uzlů neboli umělých neuronů, které zpracovávají a přenášejí informace. Jádrem neuronové sítě jsou vrstvy neuronů. The
Jak se učí filtry v konvoluční neuronové síti?
V oblasti konvolučních neuronových sítí (CNN) hrají filtry klíčovou roli při učení smysluplných reprezentací ze vstupních dat. Tyto filtry, známé také jako jádra, se učí prostřednictvím procesu zvaného školení, kde CNN upravuje své parametry tak, aby minimalizovaly rozdíl mezi předpokládanými a skutečnými výstupy. Tohoto procesu se obvykle dosahuje pomocí optimalizace