神經網路是一種受人腦結構和功能啟發的計算模型。它是人工智慧的基本組成部分,特別是在機器學習領域。神經網路旨在處理和解釋數據中的複雜模式和關係,使它們能夠做出預測、識別模式並解決問題
什麼是梯度消失問題?
週一,14 2023月
by 布萊恩·巴克利
梯度消失問題是深度神經網絡訓練中出現的一個挑戰,特別是在基於梯度的優化算法中。 它指的是在學習過程中梯度通過深層網絡各層向後傳播時呈指數遞減的問題。 這種現象會嚴重阻礙收斂
訓練 CNN 時反向傳播的目的是什麼?
8月,13 2023日(星期日)
by EITCA學院
反向傳播在訓練卷積神經網絡 (CNN) 中發揮著至關重要的作用,它使網絡能夠根據前向傳播過程中產生的誤差來學習和更新其參數。 反向傳播的目的是有效計算網絡參數相對於給定損失函數的梯度,從而允許
運行神經網絡時,TensorFlow 中優化器的作用是什麼?
週二,08 2023月
by EITCA學院
優化器在 TensorFlow 神經網絡的訓練過程中起著至關重要的作用。 它負責調整網絡的參數,以最小化網絡的預測輸出和實際輸出之間的差異。 換句話說,優化器的目標是優化
什麼是反向傳播以及它對學習過程有何貢獻?
週二,08 2023月
by EITCA學院
反向傳播是人工智能領域的基本算法,特別是在神經網絡深度學習領域。 它在學習過程中發揮著至關重要的作用,使網絡能夠根據預測輸出和實際輸出之間的誤差調整其權重和偏差。 這個錯誤是
神經網絡在訓練過程中如何學習?
週二,08 2023月
by EITCA學院
在訓練過程中,神經網絡通過調整各個神經元的權重和偏差來進行學習,以最小化其預測輸出和期望輸出之間的差異。 這種調整是通過稱為反向傳播的迭代優化算法來實現的,它是訓練神經網絡的基石。 要了解如何
什麼是神經網絡以及它們如何工作?
週二,08 2023月
by EITCA學院
神經網絡是人工智能和深度學習領域的基本概念。 它們是受人腦結構和功能啟發的計算模型。 這些模型由互連的節點或人工神經元組成,用於處理和傳輸信息。 神經網絡的核心是神經元層。 這
卷積神經網絡中的濾波器是如何學習的?
週六,05 2023月
by EITCA學院
在卷積神經網絡 (CNN) 領域,濾波器在從輸入數據中學習有意義的表示方面發揮著至關重要的作用。 這些濾波器(也稱為內核)是通過稱為訓練的過程來學習的,其中 CNN 調整其參數以最小化預測輸出和實際輸出之間的差異。 此過程通常通過優化來實現