နက်ရှိုင်းသော သင်ယူခြင်းအား နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်ပါသလား။
နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းသည် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ကို အခြေခံ၍ စံပြတစ်ခုကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ခြင်းဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။ Deep learning သည် deep neural networks ဟုလည်းသိကြသော အလွှာများစွာရှိသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန် အာရုံစိုက်သည့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်ခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤကွန်ရက်များသည် ဒေတာ၏ အထက်အောက် ကိုယ်စားပြုမှုများကို လေ့လာရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
Google ၏ TensorFlow မူဘောင်သည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်နိုင်ပါသလား (ဥပမာ- ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးခြင်း)။
Google TensorFlow မူဘောင်သည် အမှန်တကယ်ပင် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိတ်ကူးယဉ်မှုအဆင့်ကို တိုးမြှင့်စေပြီး၊ ကုဒ်ကိုဖွဲ့စည်းမှုပုံစံဖြင့် အစားထိုးနိုင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းလွယ်ကူစေသောကြောင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့တွင် သိသာထင်ရှားသောအားသာချက်ကို ပေးဆောင်သည်။ တစ်မျိုး
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ဒေတာအတွဲသည် ကြီးမားပါက အကဲဖြတ်ရန် နည်းရန် လိုအပ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲ၏ အပိုင်းကို ဒေတာအတွဲ၏ အရွယ်အစား တိုးလာခြင်းဖြင့် လျော့သွားနိုင်သည် မှန်ကန်ပါသလား။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ ဒေတာအတွဲ၏အရွယ်အစားသည် အကဲဖြတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစားနှင့် အကဲဖြတ်မှုလိုအပ်ချက်များကြား ဆက်စပ်မှုသည် ရှုပ်ထွေးပြီး အမျိုးမျိုးသောအချက်များပေါ်တွင် မူတည်သည်။ သို့ရာတွင်၊ ဒေတာအတွဲအရွယ်အစား တိုးလာသည်နှင့်အမျှ၊ အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲ၏အပိုင်းအစများသည် ယေဘူယျအားဖြင့် မှန်သည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက် (DNN) ၏ လျှို့ဝှက်အငြင်းပွားမှုအဖြစ် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အခင်းအကျင်းကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် အလွှာတစ်ခုချင်းစီရှိ အလွှာအရေအတွက်နှင့် နံပါတ်များကို (ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့်) အလွယ်တကူ ထိန်းချုပ်နိုင်မည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အထူးသဖြင့် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ (DNNs)၊ အလွှာတစ်ခုစီရှိ အလွှာများနှင့် ခုံနံပါတ်များကို ထိန်းချုပ်နိုင်စွမ်းသည် မော်ဒယ်ဗိသုကာ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း၏ အခြေခံအချက်ဖြစ်သည်။ Google Cloud Machine Learning ၏အကြောင်းအရာတွင် DNNs နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ဝှက်ထားသောအငြင်းအခုံသည် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သောကြောင့် ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ခင်းကျင်းသည်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ထိုမော်ဒယ်သည် အလွန်အကျွံဖြစ်နေကြောင်း မည်သို့အသိအမှတ်ပြုနိုင်မည်နည်း။
မော်ဒယ်တစ်ခု အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ ဖြစ်မဖြစ်ကို အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အလွန်အကျုံးဝင်ခြင်း၏ သဘောတရားနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတွင် ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရပါမည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ထူးထူးခြားခြား ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သော်လည်း မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များကို ယေဘုယျမဖော်ပြသည့်အခါ Overfitting ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် မော်ဒယ်၏ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို ထိခိုက်စေပြီး စွမ်းဆောင်ရည် ညံ့ဖျင်းမှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကား အဘယ်နည်း။
အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အခြေခံသဘောတရားများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လူ့ဦးနှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့ကြောင့် စွမ်းအားကြီးသော မော်ဒယ်များဖြစ်ပြီး ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများမှ သင်ယူမှုနှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ အာရုံကြောကွန်ရက်ဆိုသည်မှာ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံကြောအတုများဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် တွက်ချက်မှုပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အဘယ်ကြောင့် နက်ရှိုင်းစွာ ခေါ်ဝေါ်သနည်း။
နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို node အရေအတွက်ထက် ၎င်းတို့၏ အလွှာအများအပြားကြောင့် "နက်နဲသော" ဟုခေါ်သည်။ "နက်နဲသော" ဟူသော ဝေါဟာရသည် ၎င်းတွင်ရှိသော အလွှာအရေအတွက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည့် ကွန်ရက်၏အတိမ်အနက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ အလွှာတစ်ခုစီတွင် ထည့်သွင်းမှုအပေါ် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် နျူရွန်များဟုလည်း လူသိများသော node အစုအဝေးများ ပါဝင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
DNN သို့ နောက်ထပ် node များထည့်ခြင်း၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကား အဘယ်နည်း။
Deep Neural Network (DNN) တွင် node များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် အားသာချက်နှင့် အားနည်းချက် နှစ်မျိုးလုံးရှိနိုင်ပါသည်။ ဒါတွေကို နားလည်ဖို့အတွက် DNNs တွေက ဘာလဲဆိုတာနဲ့ သူတို့ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်တယ်ဆိုတာကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားလည်ဖို့ အရေးကြီးတယ်။ DNN များသည် အာရုံကြော ကွန်ရက်၏ တည်ဆောက်ပုံနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အတုယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် အာရုံကြောအတု အမျိုးအစားဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာက ဘာလဲ။
ပျောက်ကွယ်သွားသော gradient ပြဿနာသည် အထူးသဖြင့် gradient-based optimization algorithms ၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များလေ့ကျင့်ရေးတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း နက်ရှိုင်းသောကွန်ရက်အလွှာများမှတဆင့် နောက်သို့ပြန်ပြန့်ပွားလာသောကြောင့် ကိန်းဂဏန်းများ လျှော့နည်းသွားသည့်ပြဿနာကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် ပေါင်းစည်းခြင်းကို သိသိသာသာ ဟန့်တားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
မျဉ်းဖြောင့်ပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နက်နဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်း၏ အားနည်းချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသောအာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် ရေပန်းစားမှုရရှိခဲ့ပြီး အထူးသဖြင့် စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်ဖြစ်သည်။ သို့သော်လည်း linear မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အားနည်းချက်များ မရှိဘဲ မဟုတ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ရက်များ၏ ကန့်သတ်ချက်အချို့နှင့် အဘယ်ကြောင့် မျဉ်းသားကြောင်းကို လေ့လာပါမည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
- 1
- 2