Ce este o rețea neuronală?
O rețea neuronală este un model de calcul inspirat de structura și funcționarea creierului uman. Este o componentă fundamentală a inteligenței artificiale, în special în domeniul învățării automate. Rețelele neuronale sunt concepute pentru a procesa și interpreta modele și relații complexe în date, permițându-le să facă predicții, să recunoască tipare și să rezolve
Care este problema gradientului de dispariție?
Problema gradientului care dispare este o provocare care apare în formarea rețelelor neuronale profunde, în special în contextul algoritmilor de optimizare bazați pe gradient. Se referă la problema diminuării exponențiale a gradienților pe măsură ce aceștia se propagă înapoi prin straturile unei rețele profunde în timpul procesului de învățare. Acest fenomen poate împiedica semnificativ convergența
Cum se calculează pierderea în timpul procesului de antrenament?
În timpul procesului de antrenament al unei rețele neuronale în domeniul învățării profunde, pierderea este o măsură crucială care cuantifică discrepanța dintre rezultatul prezis al modelului și valoarea țintă reală. Acesta servește ca măsură a cât de bine învață rețeaua să aproximeze funcția dorită. A întelege
Care este scopul propagării inverse în formarea CNN-urilor?
Propagarea inversă joacă un rol crucial în formarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN), permițând rețelei să învețe și să-și actualizeze parametrii pe baza erorii pe care o produce în timpul trecerii înainte. Scopul retropropagarii este de a calcula eficient gradienții parametrilor rețelei în raport cu o funcție de pierdere dată, permițând
Care este rolul optimizatorului în TensorFlow atunci când rulează o rețea neuronală?
Optimizatorul joacă un rol crucial în procesul de antrenament al unei rețele neuronale în TensorFlow. Acesta este responsabil pentru ajustarea parametrilor rețelei pentru a minimiza diferența dintre ieșirea estimată și ieșirea reală a rețelei. Cu alte cuvinte, optimizatorul urmărește să optimizeze performanța
Ce este propagarea inversă și cum contribuie ea la procesul de învățare?
Backpropagarea este un algoritm fundamental în domeniul inteligenței artificiale, în special în domeniul învățării profunde cu rețele neuronale. Joacă un rol crucial în procesul de învățare, permițând rețelei să își ajusteze ponderile și părtinirile în funcție de eroarea dintre rezultatul prezis și rezultatul real. Această eroare este
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, Introducere, Introducere în învățarea profundă cu rețele neuronale și TensorFlow, Revizuirea examenului
Cum învață o rețea neuronală în timpul procesului de antrenament?
În timpul procesului de antrenament, o rețea neuronală învață ajustând ponderile și prejudecățile neuronilor săi individuali pentru a minimiza diferența dintre ieșirile prezise și rezultatele dorite. Această ajustare este realizată printr-un algoritm de optimizare iterativ numit backpropagation, care este piatra de temelie a antrenării rețelelor neuronale. Pentru a înțelege cum a
Ce sunt rețelele neuronale și cum funcționează?
Rețelele neuronale sunt un concept fundamental în domeniul inteligenței artificiale și al învățării profunde. Sunt modele computaționale inspirate din structura și funcționarea creierului uman. Aceste modele constau din noduri interconectate, sau neuroni artificiali, care procesează și transmit informații. În centrul unei rețele neuronale se află straturi de neuroni. The
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/DLTF Deep Learning cu TensorFlow, Introducere, Introducere în învățarea profundă cu rețele neuronale și TensorFlow, Revizuirea examenului
Cum se învață filtrele într-o rețea neuronală convoluțională?
În domeniul rețelelor neuronale convoluționale (CNN), filtrele joacă un rol crucial în învățarea reprezentărilor semnificative din datele de intrare. Aceste filtre, cunoscute și sub denumirea de nuclee, sunt învățate printr-un proces numit antrenament, în care CNN își ajustează parametrii pentru a minimiza diferența dintre rezultatele prezise și cele reale. Acest proces este realizat de obicei prin optimizare