Dlaczego musimy stosować optymalizacje w uczeniu maszynowym?
Optymalizacje odgrywają kluczową rolę w uczeniu maszynowym, ponieważ pozwalają nam poprawić wydajność i efektywność modeli, co ostatecznie prowadzi do dokładniejszych przewidywań i krótszych czasów szkolenia. W obszarze sztucznej inteligencji, a konkretnie zaawansowanego głębokiego uczenia się, techniki optymalizacji są niezbędne do osiągnięcia najnowocześniejszych wyników. Jeden z głównych powodów aplikowania
Kiedy dochodzi do nadmiernego dopasowania?
Overfitting występuje w obszarze sztucznej inteligencji, a konkretnie w obszarze zaawansowanego głębokiego uczenia się, a dokładniej w sieciach neuronowych, które stanowią fundament tej dziedziny. Overfitting to zjawisko, które pojawia się, gdy model uczenia maszynowego jest zbyt dobrze szkolony na określonym zbiorze danych, do tego stopnia, że staje się on nadmiernie wyspecjalizowany
Do czego po raz pierwszy zaprojektowano konwolucyjne sieci neuronowe?
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) zostały po raz pierwszy zaprojektowane w celu rozpoznawania obrazów w dziedzinie widzenia komputerowego. Sieci te są wyspecjalizowanym rodzajem sztucznych sieci neuronowych, które okazały się bardzo skuteczne w analizie danych wizualnych. Rozwój CNN był napędzany potrzebą stworzenia modeli, które mogłyby dokładnie
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/ADL Zaawansowane Głębokie Uczenie, Zaawansowana wizja komputerowa, Konwolucyjne sieci neuronowe do rozpoznawania obrazów
Czy konwolucyjne sieci neuronowe mogą obsługiwać dane sekwencyjne, włączając sploty w czasie, jak jest to stosowane w modelach Convolutional Sequence to Sequence?
Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są szeroko stosowane w dziedzinie wizji komputerowej ze względu na ich zdolność do wydobywania znaczących cech z obrazów. Jednak ich zastosowanie nie ogranicza się tylko do przetwarzania obrazu. W ostatnich latach naukowcy badali wykorzystanie CNN do obsługi danych sekwencyjnych, takich jak dane tekstowe lub szeregi czasowe. Jeden
Czy generatywne sieci przeciwstawne (GAN) opierają się na idei generatora i dyskryminatora?
Sieci GAN są specjalnie zaprojektowane w oparciu o koncepcję generatora i dyskryminatora. Sieci GAN to klasa modeli głębokiego uczenia się, które składają się z dwóch głównych elementów: generatora i dyskryminatora. Generator w sieci GAN jest odpowiedzialny za tworzenie syntetycznych próbek danych przypominających dane szkoleniowe. Wymaga losowego szumu jako
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/ADL Zaawansowane Głębokie Uczenie, Zaawansowane modele generatywne, Nowoczesne modele zmiennych utajonych