Обикновено препоръчваното разделение на данните между обучение и оценка близо ли е съответно до 80% до 20%?
Обичайното разделение между обучение и оценка в моделите за машинно обучение не е фиксирано и може да варира в зависимост от различни фактори. Въпреки това обикновено се препоръчва да се разпредели значителна част от данните за обучение, обикновено около 70-80%, и да се запази останалата част за оценка, която би била около 20-30%. Това разделение гарантира това
Може ли Tensorflow да се използва за обучение и извеждане на дълбоки невронни мрежи (DNN)?
TensorFlow е широко използвана рамка с отворен код за машинно обучение, разработена от Google. Той предоставя цялостна екосистема от инструменти, библиотеки и ресурси, които позволяват на разработчиците и изследователите да изграждат и внедряват ефективно модели за машинно обучение. В контекста на дълбоките невронни мрежи (DNN), TensorFlow е не само способен да обучава тези модели, но и да улеснява
Каква е целта на многократното итериране на набора от данни по време на обучение?
Когато обучавате модел на невронна мрежа в областта на дълбокото обучение, обичайна практика е наборът от данни да се повтаря многократно. Този процес, известен като базирано на епоха обучение, служи за решаваща цел за оптимизиране на производителността на модела и постигане на по-добро обобщение. Основната причина за многократно итериране на набора от данни по време на обучение е
Каква е структурата на модела за невронен машинен превод?
Моделът на невронния машинен превод (NMT) е подход, базиран на дълбоко обучение, който революционизира областта на машинния превод. Той придоби значителна популярност поради способността си да генерира висококачествени преводи чрез директно моделиране на картографирането между изходния и целевия език. В този отговор ще проучим структурата на модела NMT, подчертавайки
Как е представен резултатът от модела на невронната мрежа в играта AI Pong?
В играта AI Pong, реализирана с помощта на TensorFlow.js, изходът от модела на невронната мрежа е представен по начин, който позволява на играта да взема решения и да реагира на действията на играча. За да разберем как се постига това, нека се задълбочим в детайлите на механиката на играта и ролята на невронната мрежа
Как да обучим нашата мрежа с помощта на функцията `fit`? Какви параметри могат да се регулират по време на тренировка?
Функцията `fit` в TensorFlow се използва за обучение на модел на невронна мрежа. Обучението на мрежа включва коригиране на теглата и отклоненията на параметрите на модела въз основа на входните данни и желания изход. Този процес е известен като оптимизация и е от решаващо значение за мрежата да се учи и да прави точни прогнози. Обучавам
Каква е целта на проверката дали вече съществува запазен модел преди обучение?
Когато обучавате модел за задълбочено обучение, е важно да проверите дали вече съществува запазен модел, преди да започнете процеса на обучение. Тази стъпка служи за няколко цели и може да бъде от голяма полза за работния процес на обучение. В контекста на използването на конволюционна невронна мрежа (CNN) за идентифициране на кучета срещу котки, целта да се провери дали
Как се избира действието по време на всяка итерация на играта, когато се използва невронната мрежа за прогнозиране на действието?
По време на всяка итерация на играта, когато се използва невронна мрежа за прогнозиране на действието, действието се избира въз основа на изхода на невронната мрежа. Невронната мрежа приема текущото състояние на играта като вход и създава разпределение на вероятностите за възможните действия. След това избраното действие се избира въз основа на
Как да създадем входния слой във функцията за дефиниране на модел на невронна мрежа?
За да създадем входния слой във функцията за дефиниране на модела на невронната мрежа, трябва да разберем основните концепции на невронните мрежи и ролята на входния слой в цялостната архитектура. В контекста на обучението на невронна мрежа да играе игра с помощта на TensorFlow и OpenAI, входният слой служи като
Каква е целта на машинното обучение и как се различава от традиционното програмиране?
Целта на машинното обучение е да разработи алгоритми и модели, които позволяват на компютрите автоматично да се учат и подобряват от опита, без да бъдат изрично програмирани. Това се различава от традиционното програмиране, където се предоставят изрични инструкции за изпълнение на конкретни задачи. Машинното обучение включва създаването и обучението на модели, които могат да научават модели и да правят прогнози