Er den vanligvis anbefalte datadelingen mellom trening og evaluering nær 80 % til 20 % tilsvarende?
Den vanlige delingen mellom opplæring og evaluering i maskinlæringsmodeller er ikke fast og kan variere avhengig av ulike faktorer. Imidlertid anbefales det generelt å allokere en betydelig del av dataene til trening, typisk rundt 70-80 %, og reservere den resterende delen for evaluering, som vil være rundt 20-30 %. Denne delingen sikrer det
Kan Tensorflow brukes til trening og inferens av dype nevrale nettverk (DNN)?
TensorFlow er et mye brukt åpen kildekode-rammeverk for maskinlæring utviklet av Google. Det gir et omfattende økosystem av verktøy, biblioteker og ressurser som gjør det mulig for utviklere og forskere å bygge og distribuere maskinlæringsmodeller effektivt. I sammenheng med dype nevrale nettverk (DNN), er TensorFlow ikke bare i stand til å trene disse modellene, men også tilrettelegge
Hva er hensikten med å iterere over datasettet flere ganger under trening?
Når du trener en nevrale nettverksmodell innen dyp læring, er det vanlig praksis å iterere over datasettet flere ganger. Denne prosessen, kjent som epokebasert trening, tjener et avgjørende formål for å optimere modellens ytelse og oppnå bedre generalisering. Hovedårsaken til å iterere over datasettet flere ganger under trening er
Hva er strukturen til den nevrale maskinoversettelsesmodellen?
Den nevrale maskinoversettelsesmodellen (NMT) er en dyp læringsbasert tilnærming som har revolusjonert feltet maskinoversettelse. Den har fått betydelig popularitet på grunn av dens evne til å generere oversettelser av høy kvalitet ved å modellere kartleggingen mellom kilde- og målspråk direkte. I dette svaret vil vi utforske strukturen til NMT-modellen, og fremheve
Hvordan er produksjonen av den nevrale nettverksmodellen representert i AI Pong-spillet?
I AI Pong-spillet implementert ved hjelp av TensorFlow.js, er utdataene fra den nevrale nettverksmodellen representert på en måte som gjør at spillet kan ta beslutninger og svare på spillerens handlinger. For å forstå hvordan dette oppnås, la oss fordype oss i detaljene i spillmekanikken og rollen til det nevrale nettverket
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Dyp læring i nettleseren med TensorFlow.js, AI Pong i TensorFlow.js, Eksamensgjennomgang
Hvordan trener vi nettverket vårt ved å bruke "fit"-funksjonen? Hvilke parametere kan justeres under trening?
'fit'-funksjonen i TensorFlow brukes til å trene en nevrale nettverksmodell. Trening av et nettverk innebærer å justere vektene og skjevhetene til modellens parametere basert på inndataene og ønsket utgang. Denne prosessen er kjent som optimalisering og er avgjørende for at nettverket skal lære og lage nøyaktige spådommer. Å trene
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Bruk av konvolusjonalt nevrale nettverk for å identifisere hunder mot katter, Opplæring av nettverket, Eksamensgjennomgang
Hva er hensikten med å sjekke om en lagret modell allerede eksisterer før trening?
Når du trener en dyplæringsmodell, er det viktig å sjekke om en lagret modell allerede eksisterer før du starter treningsprosessen. Dette trinnet tjener flere formål og kan være til stor nytte for treningsarbeidsflyten. I sammenheng med å bruke et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) for å identifisere hunder vs katter, er formålet med å sjekke om en
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Bruk av konvolusjonalt nevrale nettverk for å identifisere hunder mot katter, Opplæring av nettverket, Eksamensgjennomgang
Hvordan velges handlingen under hver spilliterasjon når man bruker det nevrale nettverket til å forutsi handlingen?
Under hver spilliterasjon når du bruker et nevralt nettverk for å forutsi handlingen, velges handlingen basert på utdata fra det nevrale nettverket. Det nevrale nettverket tar inn spillets nåværende tilstand som input og produserer en sannsynlighetsfordeling over mulige handlinger. Den valgte handlingen velges deretter ut fra
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Trener et nevralt nettverk for å spille et spill med TensorFlow og Open AI, Testing nettverk, Eksamensgjennomgang
Hvordan lager vi inngangslaget i definisjonsfunksjonen for nevrale nettverksmodeller?
For å lage inngangslaget i definisjonsfunksjonen for nevrale nettverksmodeller, må vi forstå de grunnleggende konseptene til nevrale nettverk og inngangslagets rolle i den generelle arkitekturen. I sammenheng med å trene et nevralt nettverk til å spille et spill ved hjelp av TensorFlow og OpenAI, fungerer inputlaget som
Hva er målet med maskinlæring og hvordan skiller det seg fra tradisjonell programmering?
Målet med maskinlæring er å utvikle algoritmer og modeller som gjør det mulig for datamaskiner å automatisk lære og forbedre av erfaring, uten å være eksplisitt programmert. Dette skiller seg fra tradisjonell programmering, hvor det gis eksplisitte instruksjoner for å utføre spesifikke oppgaver. Maskinlæring innebærer å lage og trene modeller som kan lære mønstre og lage spådommer
- Publisert i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Trener et nevralt nettverk for å spille et spill med TensorFlow og Open AI, Introduksjon, Eksamensgjennomgang