Зашто морамо да примењујемо оптимизације у машинском учењу?
Оптимизације играју кључну улогу у машинском учењу јер нам омогућавају да побољшамо перформансе и ефикасност модела, што на крају доводи до прецизнијих предвиђања и бржег времена обуке. У области вештачке интелигенције, посебно напредног дубоког учења, технике оптимизације су неопходне за постизање врхунских резултата. Један од основних разлога за пријаву
Када долази до претеривања?
Оверфиттинг се дешава у области вештачке интелигенције, тачније у домену напредног дубоког учења, тачније у неуронским мрежама, које су темељ ове области. Преоптерећење је феномен који настаје када је модел машинског учења превише добро обучен на одређеном скупу података, до те мере да постаје превише специјализован
За шта су прво дизајниране конволуционе неуронске мреже?
Конволуционе неуронске мреже (ЦНН) су прво дизајниране за препознавање слика у области компјутерског вида. Ове мреже су специјализована врста вештачке неуронске мреже која се показала веома ефикасном у анализи визуелних података. Развој ЦНН-а био је вођен потребом да се створе модели који би могли прецизно
Да ли конволуционе неуронске мреже могу да рукују секвенцијалним подацима уграђујући конволуције током времена, као што се користи у моделима од конволуционих секвенци до секвенци?
Конволуционе неуронске мреже (ЦНН) су нашироко коришћене у области компјутерског вида због њихове способности да извуку значајне карактеристике из слика. Међутим, њихова примена није ограничена само на обраду слике. Последњих година, истраживачи су истраживали употребу ЦНН-а за руковање секвенцијалним подацима, као што су подаци о тексту или временским серијама. Један
Да ли се генеративне адверсаријске мреже (ГАН) ослањају на идеју генератора и дискриминатора?
ГАН-ови су посебно дизајнирани на основу концепта генератора и дискриминатора. ГАН-ови су класа модела дубоког учења који се састоје од две главне компоненте: генератора и дискриминатора. Генератор у ГАН-у је одговоран за креирање синтетичких узорака података који личе на податке за обуку. Потребан је случајни шум као