Što je neuronska mreža?
Neuronska mreža je računalni model inspiriran strukturom i funkcioniranjem ljudskog mozga. To je temeljna komponenta umjetne inteligencije, posebno u području strojnog učenja. Neuronske mreže dizajnirane su za obradu i tumačenje složenih uzoraka i odnosa u podacima, omogućujući im predviđanje, prepoznavanje uzoraka i rješavanje
Što je problem gradijenta koji nestaje?
Problem nestajanja gradijenta izazov je koji se javlja u obuci dubokih neuronskih mreža, posebno u kontekstu optimizacijskih algoritama temeljenih na gradijentu. Odnosi se na pitanje eksponencijalno opadajućih gradijenata dok se šire unatrag kroz slojeve duboke mreže tijekom procesa učenja. Ova pojava može značajno otežati konvergenciju
Kako se računa gubitak tijekom trenažnog procesa?
Tijekom procesa obuke neuronske mreže u području dubinskog učenja, gubitak je ključna metrika koja kvantificira odstupanje između predviđenog izlaza modela i stvarne ciljane vrijednosti. Služi kao mjera koliko dobro mreža uči aproksimirati željenu funkciju. Razumjeti
Koja je svrha backpropagacije u obuci CNN-a?
Propagacija unatrag ima ključnu ulogu u obuci konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) omogućujući mreži da nauči i ažurira svoje parametre na temelju pogreške koju proizvodi tijekom prolaska naprijed. Svrha povratnog širenja je učinkovito izračunavanje gradijenata mrežnih parametara s obzirom na danu funkciju gubitka, dopuštajući
Koja je uloga optimizatora u TensorFlowu pri pokretanju neuronske mreže?
Optimizator igra ključnu ulogu u procesu obuke neuronske mreže u TensorFlowu. Odgovoran je za podešavanje parametara mreže kako bi se smanjila razlika između predviđenog izlaza i stvarnog izlaza mreže. Drugim riječima, optimizator ima za cilj optimizirati izvedbu
Što je backpropagation i kako doprinosi procesu učenja?
Backpropagation je temeljni algoritam u području umjetne inteligencije, točnije u domeni dubokog učenja s neuronskim mrežama. Igra ključnu ulogu u procesu učenja omogućujući mreži da prilagodi svoje težine i pristranosti na temelju pogreške između predviđenog izlaza i stvarnog izlaza. Ova greška je
Kako neuronska mreža uči tijekom procesa obuke?
Tijekom procesa obuke, neuronska mreža uči prilagođavanjem težine i predrasuda svojih pojedinačnih neurona kako bi se smanjila razlika između predviđenih izlaza i željenih rezultata. Ova se prilagodba postiže algoritmom iterativne optimizacije koji se zove povratno širenje, a koji je temelj učenja neuronskih mreža. Da biste razumjeli kako a
Što su neuronske mreže i kako rade?
Neuronske mreže su temeljni koncept u području umjetne inteligencije i dubokog učenja. Oni su računalni modeli inspirirani strukturom i funkcioniranjem ljudskog mozga. Ti se modeli sastoje od međusobno povezanih čvorova ili umjetnih neurona koji obrađuju i prenose informacije. U središtu neuronske mreže nalaze se slojevi neurona. The
Kako se filtri uče u konvolucijskoj neuronskoj mreži?
U području konvolucijskih neuronskih mreža (CNN), filtri igraju ključnu ulogu u učenju smislenih prikaza iz ulaznih podataka. Ovi filtri, također poznati kao kerneli, uče se kroz proces koji se zove obuka, pri čemu CNN prilagođava svoje parametre kako bi smanjio razliku između predviđenih i stvarnih rezultata. Ovaj se proces obično postiže pomoću optimizacije