Miksi CNN:n lähtökerroksella koirien ja kissojen tunnistamiseksi on vain 2 solmua?
Koirien ja kissojen tunnistamiseen tarkoitetun konvoluutiohermoverkon (CNN) tuloskerroksessa on tyypillisesti vain 2 solmua luokitustehtävän binaarisen luonteen vuoksi. Tässä erityistapauksessa tavoitteena on määrittää, kuuluuko syötekuva "koira"- vai "kissa"-luokkaan. Tämän seurauksena tuotos
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, Konvoluutioisen hermoverkon käyttö koirien ja kissojen tunnistamiseksi, Verkon rakentaminen, Kokeen tarkistus
Mitä eroa on lähtökerroksen ja piilotettujen kerrosten välillä neuroverkkomallissa TensorFlow'ssa?
TensorFlow'n neuroverkkomallin lähtökerros ja piilotetut kerrokset palvelevat eri tarkoituksia ja niillä on erilaiset ominaisuudet. Näiden kerrosten välisen eron ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää hermoverkkojen tehokkaan suunnittelun ja koulutuksen kannalta. Lähtökerros on neuroverkkomallin viimeinen kerros, joka vastaa halutun lähdön tuottamisesta tai
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/DLTF: n syvä oppiminen TensorFlow: n avulla, TensorFlow, Neuroverkkomalli, Kokeen tarkistus
Miten lähtökerroksen harhojen määrä määritetään hermoverkkomallissa?
Hermoverkkomallissa lähtökerroksen poikkeamien lukumäärä määräytyy lähtökerroksen neuronien lukumäärän mukaan. Jokainen tuloskerroksen hermosolu vaatii, että sen painotettuun tulojen summaan lisätään bias-termi joustavuuden ja hallinnan lisäämiseksi
Selitä esimerkissä käytetyn hermoverkon arkkitehtuuri, mukaan lukien aktivointitoiminnot ja kunkin kerroksen yksiköiden lukumäärä.
Esimerkissä käytetyn hermoverkon arkkitehtuuri on myötäkytkentäinen neuroverkko, jossa on kolme kerrosta: tulokerros, piilotettu kerros ja lähtökerros. Syöttökerros koostuu 784 yksiköstä, mikä vastaa syöttökuvan pikselien määrää. Jokainen syöttökerroksen yksikkö edustaa intensiteettiä
Mikä on tuloskerroksen rooli TensorFlow'lla rakennetussa kuvaluokittimessa?
Tulostekerroksella on ratkaiseva rooli TensorFlow'lla rakennetussa kuvan luokittelijassa. Neuraaliverkon viimeisenä kerroksena se vastaa halutun lähdön tai ennusteen tuottamisesta tulokuvan perusteella. Lähtökerros koostuu yhdestä tai useammasta neuronista, joista jokainen edustaa tiettyä luokkaa tai luokkaa
- Julkaistu Tekoäly, EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet, TensorFlow-johdanto, Kuvaluokittelijan rakentaminen, Kokeen tarkistus