فيديو: ما هو التقليم في التعلم العميق؟
2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43
تشذيب هي تقنية في تعلم عميق التي تساعد في تطوير أصغر وأكثر كفاءة الشبكات العصبية . إنها تقنية تحسين النموذج التي تتضمن التخلص من القيم غير الضرورية في موتر الوزن.
بوضع هذا في الاعتبار ، ما هو التقليم في الشبكة العصبية؟
ما هو تقليم الشبكة العصبية . ببساطة، تشذيب هي طريقة لتقليل حجم ملف الشبكة العصبية من خلال الضغط. بعد شبكة الاتصال تم تدريبه مسبقًا ، ثم يتم ضبطه لتحديد أهمية الاتصالات.
بجانب ما سبق ، ما سبب أهمية Sparity؟ التناثر مهم بالنسبة لكثير من الأسباب. إنها الأهمية أن يكون لديك أقل عدد ممكن من الخلايا العصبية التي تنشط في وقت معين عند تقديم المنبهات. هذا يعني أن النظام المتناثر يكون أسرع لأنه من الممكن الاستفادة من ذلك تناثر لبناء خوارزميات متخصصة أسرع.
مع وضع هذا في الاعتبار ، ما هو التقليم في التعلم الآلي؟
تشذيب هي تقنية في التعلم الالي وخوارزميات البحث التي تقلل من حجم أشجار القرار عن طريق إزالة أقسام الشجرة التي توفر القليل من القوة لتصنيف الحالات. تشذيب يقلل من تعقيد المصنف النهائي ، وبالتالي يحسن الدقة التنبؤية عن طريق تقليل التجهيز الزائد.
لماذا الشبكات العصبية مهمة؟
المزايا الرئيسية لـ الشبكات العصبية : تمتلك ANNs القدرة على التعلم ونمذجة العلاقات غير الخطية والمعقدة ، وهذا حقًا الأهمية لأنه في الحياة الواقعية ، فإن العديد من العلاقات بين المدخلات والمخرجات هي علاقات غير خطية ومعقدة.
موصى به:
ما هي الحقيقة الأساسية في التعلم العميق؟
في التعلم الآلي ، يشير مصطلح "الحقيقة الأرضية" إلى دقة تصنيف مجموعة التدريب لتقنيات التعلم الخاضع للإشراف. يشير مصطلح "الحقيقة الحقيقية" إلى عملية جمع بيانات الهدف الصحيح (التي يمكن إثباتها) لهذا الاختبار. قارن مع goldstandard
ما الذي يمكن أن يفعله التعلم العميق؟
التعلم العميق هو تقنية للتعلم الآلي تُعلم أجهزة الكمبيوتر أن تفعل ما هو طبيعي للبشر: التعلم بالقدوة. التعلم العميق هو تقنية أساسية وراء السيارات ذاتية القيادة ، تمكنهم من التعرف على علامة أستوب ، أو تمييز المشاة عن الأعمدة
هل من السهل تعلم التعلم العميق؟
التعلم العميق قوي لأنه يجعل الأشياء الصعبة سهلة. السبب في أن التعلم العميق جعل مثل هذه البداية هو حقيقة أنه يسمح لنا بصياغة العديد من مشاكل التعلم التي كانت مستحيلة سابقًا مثل تقليل الخسارة التجريبية من خلال النسب المتدرج ، وهو أمر بسيط للغاية من الناحية المفاهيمية
كيف أبدأ التعلم العميق؟
مقدمة الخطوة 0: المتطلبات المسبقة. من المستحسن قبل الانتقال إلى التعلم العميق ، أن تعرف أساسيات التعلم الآلي. الخطوة الثانية: الغوص الضحل. الخطوة 3: اختر مغامرتك الخاصة! الخطوة 4: الغوص العميق في التعلم العميق. 27 تعليقات
ما هي الخوارزميات المستخدمة في التعلم العميق؟
أكثر خوارزميات التعلم العميق شيوعًا هي: الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) شبكات الذاكرة طويلة المدى (LSTMs) المكدسة التلقائية. آلة بولتزمان العميقة (DBM) شبكات الاعتقاد العميقة (DBN)