Apa iku jaringan syaraf?
Jaringan saraf minangka model komputasi sing diilhami dening struktur lan fungsi otak manungsa. Iki minangka komponèn dhasar saka intelijen buatan, khusus ing bidang pembelajaran mesin. Jaringan syaraf dirancang kanggo ngolah lan napsirake pola lan hubungan sing rumit ing data, supaya bisa nggawe prediksi, ngenali pola, lan ngrampungake.
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah-langkah luwih ing Learning Machine, Data gedhe kanggo model latihan ing méga
Apa masalah gradien sing ilang?
Masalah gradien sing ilang minangka tantangan sing muncul ing latihan jaringan saraf jero, khusus ing konteks algoritma optimasi berbasis gradien. Iki nuduhake masalah gradien sing suda sacara eksponensial nalika nyebar mundur liwat lapisan jaringan jero sajrone proses sinau. Fenomena iki bisa ngalangi konvergensi kasebut
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau Mesin Cloud Google EITC/AI/GCML, Langkah kapisan ing Pembelajaran Mesin, Jaringan syaraf syaraf jero
Kepiye cara ngitung kerugian sajrone proses latihan?
Sajrone proses latihan jaringan saraf ing bidang sinau jero, kerugian minangka metrik penting sing ngitung bedho antarane output model sing diprediksi lan nilai target sing nyata. Iki minangka ukuran carane jaringan sinau kanggo kira-kira fungsi sing dikarepake. Gawe ngerti
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPP kanthi Python lan PyTorch, Jaringan saraf, Model pelatihan, Review ujian
Apa tujuan backpropagation ing latihan CNN?
Backpropagation nduwe peran penting ing latihan Convolutional Neural Networks (CNNs) kanthi ngidini jaringan sinau lan nganyari paramèter adhedhasar kesalahan sing diasilake sajrone pass maju. Tujuan backpropagation yaiku kanggo ngetung gradien paramèter jaringan kanthi efisien babagan fungsi mundhut tartamtu, saéngga
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLPTFK kanthi Python, TensorFlow lan Keras, Jaringan saraf konvensional (CNN), Pambuka jaringan saraf convolional (CNN), Review ujian
Apa peran pangoptimal ing TensorFlow nalika mbukak jaringan saraf?
Pangoptimal duwe peran penting ing proses latihan jaringan saraf ing TensorFlow. Iku tanggung jawab kanggo nyetel paramèter saka jaringan supaya nyilikake prabédan antarane output mbadek lan output nyata saka jaringan. Ing tembung liyane, optimizer yakuwi kanggo ngoptimalake kinerja saka
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, TensorFlow, Mbukak jaringan, Review ujian
Apa backpropagation lan kepiye kontribusi kanggo proses sinau?
Backpropagation minangka algoritma dhasar ing bidang intelijen buatan, khusus ing domain sinau jero karo jaringan saraf. Iki nduweni peran penting ing proses sinau kanthi ngidini jaringan nyetel bobot lan bias adhedhasar kesalahan antarane output sing diprediksi lan output sing nyata. Iki kesalahan
Kepiye carane jaringan saraf sinau sajrone proses latihan?
Sajrone proses latihan, jaringan saraf sinau kanthi nyetel bobot lan bias neuron individu supaya bisa nyilikake prabédan antarane output sing diprediksi lan output sing dikarepake. Penyesuaian iki digayuh liwat algoritma optimasi iteratif sing diarani backpropagation, sing dadi landasan latihan jaringan saraf. Kanggo mangerteni carane a
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Sinau jero EITC/AI/DLTF kanthi TensorFlow, Pambuka, Pambuka sinau jero kanthi jaringan saraf lan TensorFlow, Review ujian
Apa jaringan saraf lan kepiye cara kerjane?
Jaringan saraf minangka konsep dhasar ing bidang intelijen buatan lan sinau jero. Iki minangka model komputasi sing diilhami dening struktur lan fungsi otak manungsa. Model kasebut kalebu simpul sing saling gegandhengan, utawa neuron buatan, sing ngolah lan ngirim informasi. Ing inti jaringan saraf ana lapisan neuron. Ing
Kepiye saringan disinaoni ing jaringan syaraf konvolusional?
Ing alam jaringan syaraf convolutional (CNN), saringan nduweni peran penting kanggo sinau perwakilan sing migunani saka data input. Filter-filter kasebut, uga dikenal minangka kernel, disinaoni liwat proses sing diarani latihan, ing ngendi CNN nyetel paramèter kanggo nyuda prabédan antarane output sing diprediksi lan nyata. Proses iki biasane ditindakake kanthi nggunakake optimasi
- Published in Kacerdhasan gawéyan, Dhasar EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pambuka TensorFlow, Ngenalake jaringan saraf konvolusi, Review ujian