Sinir Ağı Model Kapasitesini Düğümler ve Katmanlar ile Kontrol Etme

Son Güncelleme Tarihi: 10 Ocak 2020 Derin bir öğrenme sinir ağı modelinin kapasitesi, öğrenebileceği haritalama fonksiyonu türlerinin kapsamını kontrol eder. Çok az kapasiteye sahip bir model, eğitim veri kümesini uygun olacağı anlamına gelmezken, çok fazla kapasiteye sahip bir model eğitim veri kümesini ezberleyebilir, yani optimizasyon işlemi sırasında fazla donar veya sıkışabilir veya kaybolabilir. Bir sinir … Devamını oku… Sinir Ağı Model Kapasitesini Düğümler ve Katmanlar ile Kontrol Etme

Derin Öğrenme Sinir Ağı Modellerini Eğitme Zorluğuna Nazik Bir Giriş

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Derin öğrenme sinir ağları girdilerden çıktılara bir haritalama fonksiyonu öğrenir. Bu, modelin eğitim veri kümesinde yaptığı hatalara yanıt olarak ağın ağırlıklarını güncelleyerek elde edilir. Yeterince iyi bir model bulunana veya öğrenme işlemi takılana ve duruncaya kadar bu hatayı sürekli olarak azaltmak için güncellemeler yapılır. Sinir ağlarının eğitimi süreci, tekniği … Devamını oku… Derin Öğrenme Sinir Ağı Modellerini Eğitme Zorluğuna Nazik Bir Giriş

Daha İyi Derin Öğrenme Sonuçları Nasıl Elde Edilir (7 Günlük Mini Ders)

Son Güncelleme Tarihi: 8 Ocak 2020 Daha İyi Derin Öğrenme Sinir Ağları Crash Course. 7 Gün İçinde Derin Öğrenme Modellerinizden Daha İyi Performans Alın. Sinir ağı modellerinin yapılandırılmasına genellikle “karanlık sanat.” Bunun nedeni, belirli bir sorun için ağı yapılandırmak için zor ve hızlı kuralların olmamasıdır. Belirli bir veri kümesi için en uygun model türünü veya … Devamını oku… Daha İyi Derin Öğrenme Sonuçları Nasıl Elde Edilir (7 Günlük Mini Ders)

Ticaret İncelemesinin Püf Noktaları

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Derin öğrenme sinir ağları yapılandırmak ve eğitmek zordur. Yüzlerce araştırma makalesine, kaynak koduna ve akademisyenlerin ve uygulayıcıların başkanlarına yayılmış onlarca ipucu ve püf noktası var. Başlangıçta 1998'de yayınlanan ve 2012'de derin öğrenme rönesansının eşiğinde güncellenen “Sinir Ağları: Ticaretin Püf Noktaları” kitabı, farklı ipuçlarını ve püf noktalarını tek bir cilt … Devamını oku… Ticaret İncelemesinin Püf Noktaları

Daha İyi Sinir Ağları Eğitmek için Backpropagation'ı Yapılandırmak için 8 İpucu

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Sinir ağı modelleri stokastik degrade iniş kullanılarak eğitilir ve model ağırlıkları geri yayılım algoritması kullanılarak güncellenir. Bir nöral ağ modelinin eğitilmesiyle çözülen optimizasyon çok zordur ve bu algoritmalar pratikte çok iyi performans gösterdikleri için yaygın olarak kullanılsalar da, zamanında iyi bir modele dönüşeceklerine dair bir garanti yoktur. Sinir ağlarını … Devamını oku… Daha İyi Sinir Ağları Eğitmek için Backpropagation'ı Yapılandırmak için 8 İpucu

Derin Öğrenme Sinir Ağı Uygulayıcıları için Öneriler

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Derin öğrenme sinir ağları, açık kaynak kütüphanelerinin geniş çapta benimsenmesi nedeniyle tanımlanması ve eğitilmesi nispeten kolaydır. Bununla birlikte, sinir ağları yapılandırılması ve eğitilmesi zor olmaya devam etmektedir. 2012 yılında yayınlanan “Derin Mimarilerin Gradyan Tabanlı Eğitimi için Pratik Öneriler“Popüler bir 2012 kitabının ön baskısı ve bir bölümü olarak yayınlandı”Yapay Sinir … Devamını oku… Derin Öğrenme Sinir Ağı Uygulayıcıları için Öneriler

Makine Öğrenmesi Model Performansını Tanılamak için Öğrenme Eğrileri Nasıl Kullanılır

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Bir öğrenme eğrisi, deneyim veya zaman içindeki model öğrenme performansının bir grafiğidir. Öğrenme eğrileri, bir eğitim veri kümesinden aşamalı olarak öğrenilen algoritmalar için makine öğreniminde yaygın olarak kullanılan bir tanı aracıdır. Model, eğitim veri setinde ve eğitim sırasında her güncellemeden sonra bir uzatma doğrulama veri setinde değerlendirilebilir ve öğrenme … Devamını oku… Makine Öğrenmesi Model Performansını Tanılamak için Öğrenme Eğrileri Nasıl Kullanılır

Sinir Ağı Eğitimi Neden Zor?

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Veya Yapay Sinir Ağlarını Eğitmek için Stokastik Degrade İniş Neden Kullanılır. Sinir ağının takılması, girdilerin çıktılarla iyi bir eşlemesini oluşturmak için model ağırlıklarını güncellemek için bir eğitim veri kümesinin kullanılmasını içerir. Bu eğitim süreci, egzersiz veri kümesinde iyi performans ile sonuçlanan bir dizi ağırlık için sinir ağı modeli ağırlıkları … Devamını oku… Sinir Ağı Eğitimi Neden Zor?

Derin Öğrenme ile Temel Becerilerinizi Gösterme

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Derin öğrenme becerileri büyük talep görmektedir, ancak bu beceriler tanımlamak ve göstermek zor olabilir. Bir tekniğe veya sorunun türüne aşina olduğunuzu açıklamak, onu gerçek veri kümelerinde açık kaynak API'leriyle etkili bir şekilde kullanabilmenizden çok farklıdır. Derin bir öğrenme uygulayıcısı olarak beceriyi göstermenin belki de en etkili yolu modeller geliştirmektir. … Devamını oku… Derin Öğrenme ile Temel Becerilerinizi Gösterme

Daha İyi Derin Öğrenme Çerçevesi

Son Güncelleme Tarihi: 6 Ağustos 2019 Keras gibi modern derin öğrenme kütüphaneleri, birkaç birkaç kod satırı ile çok çeşitli sinir ağı modellerini tanımlamanıza ve takmaya başlamanıza izin verir. Bununla birlikte, yeni bir öngörücü modelleme probleminde iyi performans elde etmek için bir sinir ağını yapılandırmak hala zordur. İyi performans elde etmenin zorluğu üç ana bölüme ayrılabilir: … Devamını oku… Daha İyi Derin Öğrenme Çerçevesi