ما هي الشبكة العصبية؟
الشبكة العصبية هي نموذج حسابي مستوحى من بنية وعمل الدماغ البشري. وهو عنصر أساسي في الذكاء الاصطناعي، وتحديداً في مجال التعلم الآلي. تم تصميم الشبكات العصبية لمعالجة وتفسير الأنماط والعلاقات المعقدة في البيانات، مما يسمح لها بالتنبؤ والتعرف على الأنماط وحل المشكلات.
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, مزيد من الخطوات في تعلم الآلة, البيانات الضخمة لنماذج التدريب في السحابة
ما هي مشكلة التدرج المتلاشي؟
مشكلة التدرج المتلاشي هي التحدي الذي ينشأ في تدريب الشبكات العصبية العميقة ، وتحديداً في سياق خوارزميات التحسين القائمة على التدرج. يشير إلى قضية التدرجات المتناقصة بشكل كبير لأنها تنتشر إلى الوراء عبر طبقات شبكة عميقة أثناء عملية التعلم. هذه الظاهرة يمكن أن تعيق بشكل كبير التقارب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, الخطوات الأولى في تعلم الآلة, الشبكات العصبية العميقة والمقدرات
كيف يتم احتساب الخسارة أثناء العملية التدريبية؟
أثناء عملية تدريب الشبكة العصبية في مجال التعلم العميق ، تعد الخسارة مقياسًا مهمًا يحدد التناقض بين الناتج المتوقع للنموذج والقيمة المستهدفة الفعلية. إنه بمثابة مقياس لمدى تعلم الشبكة لتقريب الوظيفة المطلوبة. لفهم
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق لـ EITC/AI/DLPP باستخدام Python و PyTorch, الشبكة العصبية, نموذج التدريب, مراجعة الامتحان
ما هو الغرض من backpropagation في تدريب CNNs؟
يخدم Backpropagation دورًا مهمًا في تدريب الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) من خلال تمكين الشبكة من التعلم وتحديث معلماتها بناءً على الخطأ الذي تحدثه أثناء المرور الأمامي. الغرض من backpropagation هو حساب تدرجات معلمات الشبكة بكفاءة فيما يتعلق بوظيفة خسارة معينة ، مما يسمح
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLPTFK مع Python و TensorFlow و Keras, الشبكات العصبية التلافيفية (CNN), مقدمة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNN), مراجعة الامتحان
ما هو دور المُحسِّن في TensorFlow عند تشغيل شبكة عصبية؟
يلعب المُحسِّن دورًا مهمًا في عملية تدريب الشبكة العصبية في TensorFlow. وهي مسؤولة عن ضبط معلمات الشبكة لتقليل الاختلاف بين الإخراج المتوقع والإخراج الفعلي للشبكة. بمعنى آخر ، يهدف المحسن إلى تحسين أداء
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, TensorFlow, تشغيل الشبكة, مراجعة الامتحان
ما هو الانتشار العكسي وكيف يساهم في عملية التعلم؟
Backpropagation هي خوارزمية أساسية في مجال الذكاء الاصطناعي ، وتحديداً في مجال التعلم العميق مع الشبكات العصبية. يلعب دورًا مهمًا في عملية التعلم من خلال تمكين الشبكة من ضبط أوزانها وتحيزاتها بناءً على الخطأ بين المخرجات المتوقعة والمخرجات الفعلية. هذا الخطأ
كيف تتعلم الشبكة العصبية أثناء عملية التدريب؟
أثناء عملية التدريب ، تتعلم الشبكة العصبية عن طريق تعديل أوزان وتحيزات الخلايا العصبية الفردية لتقليل الاختلاف بين مخرجاتها المتوقعة والمخرجات المرغوبة. يتم تحقيق هذا التعديل من خلال خوارزمية تحسين تكرارية تسمى backpropagation ، وهي حجر الزاوية في تدريب الشبكات العصبية. لفهم كيف أ
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, المُقدّمة, مقدمة في التعلم العميق مع الشبكات العصبية و TensorFlow, مراجعة الامتحان
ما هي الشبكات العصبية وكيف تعمل؟
الشبكات العصبية هي مفهوم أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. إنها نماذج حسابية مستوحاة من بنية وعمل الدماغ البشري. تتكون هذه النماذج من عقد مترابطة ، أو خلايا عصبية اصطناعية ، تعالج المعلومات وتنقلها. في قلب الشبكة العصبية توجد طبقات من الخلايا العصبية. ال
كيف يتم تعلم المرشحات في الشبكة العصبية التلافيفية؟
في مجال الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ، تلعب المرشحات دورًا مهمًا في تعلم تمثيلات ذات مغزى من بيانات الإدخال. يتم التعرف على هذه المرشحات ، المعروفة أيضًا باسم النواة ، من خلال عملية تسمى التدريب ، حيث تقوم CNN بتعديل معلماتها لتقليل الاختلاف بين المخرجات المتوقعة والفعلية. يتم تحقيق هذه العملية عادةً باستخدام التحسين
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, أساسيات EITC/AI/TFF TensorFlow, مقدمة إلى TensorFlow, إدخال الشبكات العصبية التلافيفية, مراجعة الامتحان