Hvad er et neuralt netværk?
Et neuralt netværk er en beregningsmodel inspireret af den menneskelige hjernes struktur og funktion. Det er en grundlæggende komponent i kunstig intelligens, specielt inden for maskinlæring. Neurale netværk er designet til at behandle og fortolke komplekse mønstre og relationer i data, så de kan lave forudsigelser, genkende mønstre og løse
Hvad er problemet med forsvindende gradient?
Problemet med forsvindende gradient er en udfordring, der opstår i træningen af dybe neurale netværk, specifikt i forbindelse med gradientbaserede optimeringsalgoritmer. Det refererer til spørgsmålet om eksponentielt aftagende gradienter, når de forplanter sig baglæns gennem lagene i et dybt netværk under læringsprocessen. Dette fænomen kan væsentligt hindre konvergensen
Hvordan beregnes tabet under træningsprocessen?
Under træningsprocessen af et neuralt netværk inden for deep learning er tabet en afgørende metrik, der kvantificerer uoverensstemmelsen mellem det forudsagte output af modellen og den faktiske målværdi. Det tjener som et mål for, hvor godt netværket lærer at tilnærme sig den ønskede funktion. At forstå
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch, Neuralt netværk, Træningsmodel, Eksamensgennemgang
Hvad er formålet med backpropagation i træning af CNN'er?
Backpropagation tjener en afgørende rolle i træningen af Convolutional Neural Networks (CNN'er) ved at sætte netværket i stand til at lære og opdatere dets parametre baseret på den fejl, det producerer under fremadgående pass. Formålet med backpropagation er effektivt at beregne gradienterne af netværkets parametre med hensyn til en given tabsfunktion, hvilket giver mulighed for
Hvad er optimizerens rolle i TensorFlow, når man kører et neuralt netværk?
Optimizeren spiller en afgørende rolle i træningsprocessen af et neuralt netværk i TensorFlow. Det er ansvarligt for at justere netværkets parametre for at minimere forskellen mellem det forudsagte output og det faktiske output fra netværket. Med andre ord har optimeringsværktøjet til formål at optimere ydeevnen af
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, TensorFlow, Kører netværket, Eksamensgennemgang
Hvad er backpropagation, og hvordan bidrager det til læringsprocessen?
Backpropagation er en grundlæggende algoritme inden for kunstig intelligens, specifikt inden for deep learning med neurale netværk. Det spiller en afgørende rolle i læringsprocessen ved at gøre det muligt for netværket at justere sine vægte og skævheder baseret på fejlen mellem det forudsagte output og det faktiske output. Denne fejl er
Hvordan lærer et neuralt netværk under træningsprocessen?
Under træningsprocessen lærer et neuralt netværk ved at justere vægten og skævhederne af dets individuelle neuroner for at minimere forskellen mellem dets forudsagte output og de ønskede output. Denne justering opnås gennem en iterativ optimeringsalgoritme kaldet backpropagation, som er hjørnestenen i træning af neurale netværk. For at forstå, hvordan en
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Introduktion, Introduktion til dyb læring med neurale netværk og TensorFlow, Eksamensgennemgang
Hvad er neurale netværk, og hvordan fungerer de?
Neurale netværk er et grundlæggende begreb inden for kunstig intelligens og deep learning. De er beregningsmodeller inspireret af den menneskelige hjernes struktur og funktion. Disse modeller består af indbyrdes forbundne noder, eller kunstige neuroner, som behandler og transmitterer information. I kernen af et neuralt netværk er lag af neuroner. Det
Hvordan læres filtre i et foldet neuralt netværk?
Inden for konvolutionelle neurale netværk (CNN'er) spiller filtre en afgørende rolle i at lære meningsfulde repræsentationer fra inputdata. Disse filtre, også kendt som kerner, læres gennem en proces kaldet træning, hvor CNN justerer sine parametre for at minimere forskellen mellem forudsagte og faktiske output. Denne proces opnås typisk ved hjælp af optimering
- Udgivet i Kunstig intelligens, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Introduktion til TensorFlow, Introduktion af nedbrydningsneurale netværk, Eksamensgennemgang