Ποιο είναι το πλεονέκτημα της χρήσης ενός μοντέλου Keras πρώτα και, στη συνέχεια, της μετατροπής του σε εκτιμητή TensorFlow αντί της απευθείας χρήσης του TensorFlow;
Όσον αφορά την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, τόσο το Keras όσο και το TensorFlow είναι δημοφιλή πλαίσια που προσφέρουν μια σειρά λειτουργιών και δυνατοτήτων. Ενώ το TensorFlow είναι μια ισχυρή και ευέλικτη βιβλιοθήκη για τη δημιουργία και την εκπαίδευση μοντέλων βαθιάς μάθησης, το Keras παρέχει ένα API υψηλότερου επιπέδου που απλοποιεί τη διαδικασία δημιουργίας νευρωνικών δικτύων. Σε ορισμένες περιπτώσεις, αυτό
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Πρόοδος στη Μηχανική Μάθηση, Αναβάθμιση του Κερά με εκτιμητές
Εάν η είσοδος είναι η λίστα των numpy arrays που αποθηκεύουν heatmap που είναι η έξοδος του ViTPose και το σχήμα κάθε numpy αρχείου είναι [1, 17, 64, 48] που αντιστοιχεί σε 17 βασικά σημεία στο σώμα, ποιος αλγόριθμος μπορεί να χρησιμοποιηθεί;
Στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, συγκεκριμένα στο Deep Learning με Python και PyTorch, όταν εργάζεστε με δεδομένα και σύνολα δεδομένων, είναι σημαντικό να επιλέγετε τον κατάλληλο αλγόριθμο για την επεξεργασία και την ανάλυση των δεδομένων εισόδου. Σε αυτήν την περίπτωση, η είσοδος αποτελείται από μια λίστα numpy συστοιχιών, καθεμία από τις οποίες αποθηκεύει έναν θερμικό χάρτη που αντιπροσωπεύει την έξοδο
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch, ημερομηνία, Δεδομένα
Ποια είναι τα κανάλια εξόδου;
Τα κανάλια εξόδου αναφέρονται στον αριθμό των μοναδικών χαρακτηριστικών ή μοτίβων που ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN) μπορεί να μάθει και να εξαγάγει από μια εικόνα εισόδου. Στο πλαίσιο της βαθιάς εκμάθησης με Python και PyTorch, τα κανάλια εξόδου είναι μια θεμελιώδης έννοια στην εκπαίδευση των convnets. Η κατανόηση των καναλιών εξόδου είναι ζωτικής σημασίας για τον αποτελεσματικό σχεδιασμό και την εκπαίδευση του CNN
Τι σημαίνει ο αριθμός των καναλιών εισόδου (η 1η παράμετρος του nn.Conv2d);
Ο αριθμός των καναλιών εισόδου, που είναι η πρώτη παράμετρος της συνάρτησης nn.Conv2d στο PyTorch, αναφέρεται στον αριθμό των χαρτών ή των καναλιών χαρακτηριστικών στην εικόνα εισόδου. Δεν σχετίζεται άμεσα με τον αριθμό των τιμών "χρώμα" της εικόνας, αλλά αντιπροσωπεύει τον αριθμό των διακριτών χαρακτηριστικών ή μοτίβων που
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch, Νευρωνικό δίκτυο Convolution (CNN), Εκπαίδευση Convnet
Πότε συμβαίνει η υπερπροσαρμογή;
Η υπερπροσαρμογή εμφανίζεται στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, συγκεκριμένα στον τομέα της προηγμένης βαθιάς μάθησης, πιο συγκεκριμένα στα νευρωνικά δίκτυα, που αποτελούν τα θεμέλια αυτού του τομέα. Η υπερπροσαρμογή είναι ένα φαινόμενο που προκύπτει όταν ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης εκπαιδεύεται πολύ καλά σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων, σε βαθμό που γίνεται υπερβολικά εξειδικευμένο
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Νευρωνικά δίκτυα, Ιδρύματα νευρικών δικτύων
Τι σημαίνει να εκπαιδεύεις ένα μοντέλο; Ποιο είδος μάθησης: βαθιά, σύνολο, μεταφορά είναι το καλύτερο; Είναι η μάθηση απεριόριστα αποτελεσματική;
Η εκπαίδευση ενός «μοντέλου» στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) αναφέρεται στη διαδικασία διδασκαλίας ενός αλγορίθμου για την αναγνώριση προτύπων και την πραγματοποίηση προβλέψεων βάσει δεδομένων εισόδου. Αυτή η διαδικασία είναι ένα κρίσιμο βήμα στη μηχανική μάθηση, όπου το μοντέλο μαθαίνει από παραδείγματα και γενικεύει τις γνώσεις του για να κάνει ακριβείς προβλέψεις σε αόρατα δεδομένα. Εκεί
Μπορεί το μοντέλο νευρωνικού δικτύου PyTorch να έχει τον ίδιο κωδικό για την επεξεργασία CPU και GPU;
Γενικά, ένα μοντέλο νευρωνικών δικτύων στο PyTorch μπορεί να έχει τον ίδιο κώδικα και για την επεξεργασία CPU και GPU. Το PyTorch είναι ένα δημοφιλές πλαίσιο βαθιάς μάθησης ανοιχτού κώδικα που παρέχει μια ευέλικτη και αποτελεσματική πλατφόρμα για τη δημιουργία και την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων. Ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά του PyTorch είναι η ικανότητά του να εναλλάσσεται απρόσκοπτα μεταξύ της CPU
Τα Generative Adversarial Networks (GANs) βασίζονται στην ιδέα του δημιουργού και ενός παράγοντα διάκρισης;
Τα GAN είναι ειδικά σχεδιασμένα με βάση την έννοια της γεννήτριας και ενός διαχωριστή. Τα GAN είναι μια κατηγορία μοντέλων βαθιάς μάθησης που αποτελούνται από δύο βασικά στοιχεία: μια γεννήτρια και μια διάταξη διάκρισης. Η γεννήτρια σε ένα GAN είναι υπεύθυνη για τη δημιουργία δειγμάτων συνθετικών δεδομένων που μοιάζουν με τα δεδομένα εκπαίδευσης. Παίρνει τυχαίο θόρυβο ως
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Προηγμένα γενετικά μοντέλα, Σύγχρονα λανθάνοντα μεταβλητά μοντέλα
Ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της προσθήκης περισσότερων κόμβων στο DNN;
Η προσθήκη περισσότερων κόμβων σε ένα Deep Neural Network (DNN) μπορεί να έχει τόσο πλεονεκτήματα όσο και μειονεκτήματα. Για να τα κατανοήσουμε αυτά, είναι σημαντικό να έχουμε σαφή κατανόηση του τι είναι τα DNN και πώς λειτουργούν. Τα DNN είναι ένας τύπος τεχνητού νευρωνικού δικτύου που έχουν σχεδιαστεί για να μιμούνται τη δομή και τη λειτουργία του
Ποιο είναι το πρόβλημα της κλίσης εξαφάνισης;
Το πρόβλημα της εξαφάνισης της κλίσης είναι μια πρόκληση που προκύπτει στην εκπαίδευση των βαθιών νευρωνικών δικτύων, ειδικά στο πλαίσιο των αλγορίθμων βελτιστοποίησης που βασίζονται σε κλίση. Αναφέρεται στο ζήτημα της εκθετικής μείωσης των κλίσεων καθώς διαδίδονται προς τα πίσω μέσα από τα στρώματα ενός βαθιού δικτύου κατά τη διάρκεια της μαθησιακής διαδικασίας. Αυτό το φαινόμενο μπορεί να εμποδίσει σημαντικά τη σύγκλιση