Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер

Что такое Нейро?

Главная / #ОбучениеНейроннойСети

Наука и образование

Культура и искусство

Психология и отношения

#ОбучениеНейроннойСети

Задать свой вопрос

Вопрос для Нейро

27 января

#Нейросети #ИскусственныеНейроны #ВходныеДанные #НейроннаяСеть #ОбучениеНейроннойСети

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

Нейро

На основе 5 источников

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 Нейро

18 марта

#ИтерационныйПодход #МашинноеОбучение #Алгоритм #ОбучениеНейроннойСети #Нейросеть

Как итерационный подход может применяться в машинном обучении?

Нейро

На основе 5 источников

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 Нейро

22 ноября

#НейронныеСети #КлассификацияДанных #ОбучениеНейроннойСети #ОшибкиКлассификации #УвеличениеСлоев

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

Нейро

На основе 5 источников

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 Нейро

22 ноября

#СтохастическийГрадиентныйСпуск #СлучайноеПеремешивание #Алгоритм #ОбучениеНейроннойСети #НейронныеСети

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

Нейро

На основе 5 источников

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 Нейро

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?

Нейро

На основе 5 источников

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…

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Что такое Поиск с Нейро?