Шта је неуронска мрежа?
Неуронска мрежа је рачунарски модел инспирисан структуром и функционисањем људског мозга. То је фундаментална компонента вештачке интелигенције, посебно у области машинског учења. Неуронске мреже су дизајниране да обрађују и тумаче сложене обрасце и односе у подацима, омогућавајући им да предвиђају, препознају обрасце и решавају
Шта је проблем нестајања градијента?
Проблем градијента који нестаје је изазов који се јавља у обуци дубоких неуронских мрежа, посебно у контексту алгоритама оптимизације заснованих на градијенту. Односи се на питање експоненцијално опадајућих градијената како се они шире уназад кроз слојеве дубоке мреже током процеса учења. Овај феномен може значајно да омета конвергенцију
Како се израчунава губитак током процеса обуке?
Током процеса обуке неуронске мреже у области дубоког учења, губитак је кључна метрика која квантификује неслагање између предвиђеног излаза модела и стварне циљне вредности. Он служи као мера колико добро мрежа учи да апроксимира жељену функцију. Разумети
Која је сврха пропагације уназад у обуци ЦНН-а?
Проширивање уназад има кључну улогу у обуци конволуционих неуронских мрежа (ЦНН) омогућавајући мрежи да научи и ажурира своје параметре на основу грешке коју производи током проласка унапред. Сврха пропагације уназад је да ефикасно израчуна градијенте параметара мреже у односу на дату функцију губитка, омогућавајући
Која је улога оптимизатора у ТенсорФлов-у када се покреће неуронска мрежа?
Оптимизатор игра кључну улогу у процесу обуке неуронске мреже у ТенсорФлов-у. Он је одговоран за подешавање параметара мреже како би се минимизирала разлика између предвиђеног и стварног излаза мреже. Другим речима, оптимизатор има за циљ да оптимизује перформансе
Шта је пропагација уназад и како доприноси процесу учења?
Пропагација уназад је фундаментални алгоритам у области вештачке интелигенције, посебно у домену дубоког учења са неуронским мрежама. Он игра кључну улогу у процесу учења омогућавајући мрежи да прилагоди своје тежине и предрасуде на основу грешке између предвиђеног и стварног резултата. Ова грешка је
Како неуронска мрежа учи током процеса обуке?
Током процеса обуке, неуронска мрежа учи прилагођавајући тежине и предрасуде својих појединачних неурона како би минимизирала разлику између својих предвиђених излаза и жељених излаза. Ово прилагођавање се постиже путем итеративног оптимизационог алгоритма који се зове бацкпропагатион, који је камен темељац неуронских мрежа за обуку. Да би разумели како а
Шта су неуронске мреже и како функционишу?
Неуронске мреже су фундаментални концепт у области вештачке интелигенције и дубоког учења. Они су рачунарски модели инспирисани структуром и функционисањем људског мозга. Ови модели се састоје од међусобно повезаних чворова, или вештачких неурона, који обрађују и преносе информације. У језгру неуронске мреже су слојеви неурона. Тхе
Како се филтери уче у конволуционој неуронској мрежи?
У области конволуционих неуронских мрежа (ЦНН), филтери играју кључну улогу у учењу смислених репрезентација из улазних података. Ови филтери, такође познати као кернели, се уче кроз процес који се зове обука, при чему ЦНН прилагођава своје параметре како би минимизирао разлику између предвиђених и стварних излаза. Овај процес се обично постиже помоћу оптимизације