Обучение Нейронной Сети - Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро)

Вопрос для Поиска с Алисой

31 мая

#НейронныеСети #ОбучениеНейроннойСети #ВесовыеЗначения #ОбучениеИскусственногоИнтеллекта

В каких случаях в процессе обучения нейронной сети не требуется изменять весовые значения?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Один из случаев, когда в процессе обучения нейронной сети не требуется изменять весовые значения, — при правильной работе сети. Если нейросеть ответила верно, то ожидаемый и реальный результаты равны, а значит, ошибка равна нулю. В таком случае…

Вопрос для Поиска с Алисой

5 июня

#НейронныеСети #ОбработкаИзображения #Переобучение #ОбучениеНейроннойСети #КомпьютерноеЗрение #ИскусственныйИнтеллект

Как можно избежать переобучения нейронной сети при обработке изображений?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Чтобы избежать переобучения нейронной сети при обработке изображений, можно использовать следующие методы: Предобработка данных. Нормализация, изменение размера изображений, удаление шума и коррекция яркости и контрастности помогают улучшить…

Вопрос для Поиска с Алисой

7 сентября

#Перцептрон #Нейросеть #ИскусственныйИнтеллект #ОбучениеНейроннойСети #Персептрон

Как перцептрон и персептрон связаны друг с другом?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

ru.wikipedia.org

3

skyeng.ru

4

neerc.ifmo.ru

5

www.machinelearning.ru

6

neurohive.io

Перцептрон и персептрон — это одно и то же понятие, но в разных вариантах написания. Перцептрон (от лат. perceptio — восприятие) — математическая или компьютерная модель восприятия информации мозгом, предложенная Фрэнком Розенблаттом в 1957 году…

Вопрос для Поиска с Алисой

27 января

#Нейросети #ИскусственныеНейроны #ВходныеДанные #НейроннаяСеть #ОбучениеНейроннойСети

Как входные данные влияют на работу нейронов в искусственных нейронных сетях?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Входные данные влияют на работу нейронов в искусственных нейронных сетях следующим образом: 1. На входном слое нейроны получают входную информацию, обрабатывают её с помощью математической функции (функции активации) и передают выходные данные…

Вопрос для Поиска с Алисой

4 июня

#Нейросети #ИскусственныйИнтеллект #ОбучениеНейроннойСети #ПринципРаботы #ПолносвязнаяНейроннаяСеть

Как работает принцип работы полносвязной нейронной сети?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Принцип работы полносвязной нейронной сети (сети прямого распространения) заключается в том, что информация движется только в одном направлении — от входного слоя к выходному. Обычно такая сеть состоит из трёх слоёв с нейронами: 1. Входной слой…

Вопрос для Поиска с Алисой

18 марта

#ИтерационныйПодход #МашинноеОбучение #Алгоритм #ОбучениеНейроннойСети #Нейросеть

Как итерационный подход может применяться в машинном обучении?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Итерационный подход в машинном обучении позволяет модели «подстраиваться» под данные, выявляя закономерности, шаблоны и зависимости между входными и выходными данными. Некоторые примеры применения итерационного подхода: Градиентный спуск. Это…

Вопрос для Поиска с Алисой

15 мая

#Нейросети #ФункцияАктивации #ТочностьПрогнозов #ОбучениеНейроннойСети #ИскусственныйИнтеллект

Как функция активации влияет на точность прогнозов нейронной сети?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Функция активации влияет на точность прогнозов нейронной сети, так как она добавляет динамику в её работу и позволяет улавливать тонкие нюансы в данных. Некоторые функции активации лучше подходят для начальных этапов обучения, обеспечивая чёткие…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 ноября

#НейронныеСети #КлассификацияДанных #ОбучениеНейроннойСети #ОшибкиКлассификации #УвеличениеСлоев

Увеличение количества слоев нейронной сети может увеличить частоту ошибок классификации набора тестовых данных. Это верно? Почему?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Да, увеличение количества слоёв нейронной сети может увеличить частоту ошибок классификации набора тестовых данных из-за переобучения. Это происходит, когда от небольших отклонений в обучающем множестве из-за недостаточного изучения признаков…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 ноября

#СтохастическийГрадиентныйСпуск #СлучайноеПеремешивание #Алгоритм #ОбучениеНейроннойСети #НейронныеСети

Почему объекты лучше случайным образом перемешивать перед тем, как подавать их в алгоритм стохастического градиентного спуска?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

www.machinelearning.ru

Объекты лучше случайным образом перемешивать перед подачей в алгоритм стохастического градиентного спуска, чтобы предотвратить повторение одного и того же обновления. Это необходимо, так как алгоритм обновляется на основе предыдущих обучающих…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 ноября

#Нейросеть #Обучение #ФункцияПотерь #Эпоха #Причина #Ошибка #Алгоритм #ОбучениеНейроннойСети

При обучении нейронной сети функция потерь (убыток) не уменьшалась в первые несколько эпох, в чем может быть причина?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Несколько возможных причин, по которым при обучении нейронной сети функция потерь (убыток) не уменьшалась в первые несколько эпох: Ненормализованные входные данные. Также несбалансированность входных данных или слишком много «шума» в датасете…

Главная / #Обучение Нейронной Сети

# Обучение Нейронной Сети