Jak wybrać nazwy funkcji Pythona?

Jedną z najtrudniejszych decyzji w programowaniu jest wybór nazw. Programiści często używają tego wyrażenia, aby podkreślić wyzwania związane z wyborem nazw funkcji Pythona. Może to przesada, ale je

Funkcja zip() w Pythonie wyjaśniona na prostych przykładach

Funkcja zip() w Pythonie to przydatne narzędzie, które pozwala łączyć wiele list lub innych elementów iterowalnych (takich jak krotki, zestawy, a nawet ciągi znaków) w jedną iterowalną krotkę. Pomyśl o tym jak o zamku błyskawicznym w kurtce, który łączy

Funkcje częściowe w Pythonie: przewodnik dla programistów

Dowiedz się, jak uprościć kod w języku Python przy użyciu funkcji częściowych, aby utworzyć bardziej elastyczne, nadające się do ponownego użycia i zwięzłe wywołania funkcji.

W Pythonie funkcje często wymagają wielu argumentów i może się zdarzyć, że wielokrotnie będzie

Jak korzystać z funkcjonalnego interfejsu API Keras do głębokiego uczenia się

Biblioteka Keras Python sprawia, że tworzenie modeli głębokiego uczenia się jest szybkie i łatwe.

Sekwencyjne API umożliwia tworzenie modeli warstwa po warstwie w przypadku większości problemów. Jest ograniczony w tym sensie, że nie pozwala na tworzenie modeli, które mają wspólne warstwy lub mają wiele wejść lub wyjść.

Funkcjonalne API w Keras to alternatywny sposób tworzenia modeli, który oferuje znacznie większą elastyczność, w tym tworzenie bardziej złożonych modeli.

W ty

Delikatne wprowadzenie do rektyfikowanej jednostki liniowej (ReLU)

W sieci neuronowej funkcja aktywacji jest odpowiedzialna za przekształcenie zsumowanego ważonego sygnału wejściowego z węzła w aktywację węzła lub wyjścia dla tego wejścia.

Wyprostowana liniowa funkcja aktywacji, w skrócie ReLU, jest odcinkową funkcją liniową, która bezpośrednio wyprowadzi sygnał wejściowy, jeśli jest dodatni, w przeciwnym razie wygeneruje zero. Stała się domyślną funkcją aktywacji dla wielu typów sieci neuronowych, ponieważ model, któr

Jak naprawić problem znikających gradientów za pomocą ReLU

Problem zanikających gradientów jest jednym z przykładów niestabilnego zachowania, które można napotkać podczas uczenia głębokiej sieci neuronowej.

Opisuje sytuację, w której głęboka wielowarstwowa sieć ze sprzężeniem zwrotnym lub rekurencyjna sieć neuronowa nie jest w stanie propagować przydatnych informacji o gradiencie z wyjściowego końca modelu z powrotem do warstw w pobliżu wejściowego końca modelu.

Rezultatem jest ogólna niezdolność modeli z wieloma warstwami do uczenia się

Funkcje strat i strat do uczenia sieci neuronowych głębokiego uczenia się

Sieci neuronowe są szkolone przy użyciu stochastycznego opadania gradientowego i wymagają wybrania funkcji straty podczas projektowania i konfigurowania modelu.

Istnieje wiele funkcji straty do wyboru i może być trudno wiedzieć, co wybrać, a nawet czym jest funkcja straty i jaką rolę odgrywa podczas uczenia sieci neuronowej.

W tym poście odkryjesz rolę strat i funkcji strat w szkoleniu sieci neuronowych głębokiego uczenia się oraz dowiesz się, jak wybrać odpowiednią funkcję straty

Jak wybrać funkcje straty podczas uczenia sieci neuronowych głębokiego uczenia się

Sieci neuronowe głębokiego uczenia się są szkolone przy użyciu algorytmu optymalizacji stochastycznego gradientu opadania.

W ramach algorytmu optymalizacji należy wielokrotnie szacować błąd aktualnego stanu modelu. Wymaga to wyboru funkcji błędu, zwykle zwanej funkcją straty, której można użyć do oszacowania utraty modelu, aby można było zaktualizować wagi w celu zmniejszenia straty przy następnej ocenie.

Modele sieci neuronowych uczą się mapowani

Jak od podstaw opracować generatywną sieć przeciwstawną 1D w Keras

Generacyjne sieci przeciwstawne, w skrócie GAN, to architektura głębokiego uczenia się służąca do szkolenia modeli potężnych generatorów.

Model generatora jest w stanie wygenerować nowe sztuczne próbki, które prawdopodobnie mogłyby pochodzić z istniejącej dystrybucji próbek.

Sieci GAN składają się zarówno z modelu generatora, jak i dyskryminatora. Generator odpowiada za generowanie nowych próbek z domeny, a dyskryminator za klasyfikację, czy próbki są prawdziwe, czy fałszywe (wyge

Jak kodować algorytm szkoleniowy GAN i funkcje straty

Generative Adversarial Network, w skrócie GAN, to architektura służąca do uczenia modelu generatywnego.

Architektura składa się z dwóch modeli. Generator, który nas interesuje, oraz model dyskryminatora, który pomaga w uczeniu generatora. Początkowo zarówno modele generatora, jak i dyskryminatora były implementowane jako perceptrony wielowarstwowe (MLP), chociaż ostatnio modele te są wdrażane jako głębokie splotowe sieci neuronowe.

Zrozumienie sposobu uczenia sieci GAN oraz dokład