Обучение Нейронных Сетей - Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро)

Вопрос для Поиска с Алисой

2 мая

#TensorBoard #МашинноеОбучение #ВизуализацияДанных #АнализДанных #ОбучениеНейронныхСетей

Как TensorBoard используется в машинном обучении?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

habr.com

3

www.freecodecamp.org

4

www.tensorflow.org

5

www.machinelearningnuggets.com

6

styrishai.com

TensorBoard используется в машинном обучении для предоставления метрик и визуализаций, необходимых в процессе обучения. Он позволяет отслеживать такие показатели эксперимента, как потеря и точность, визуализировать граф модели и многое другое…

Вопрос для Поиска с Алисой

4 июня

#НейронныеСети #ПротиворечивыеДанные #ОбучениеНейронныхСетей #ОбработкаДанных #ИскусственныйИнтеллект

Как нейронные сети справляются с противоречивыми данными?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

sky.pro

3

blog.productstar.ru

4

practicum.yandex.ru

5

www.geeksforgeeks.org

6

4brain.ru

Возможно, имелось в виду, как нейронные сети учатся на противоречивых данных и минимизируют ошибки. Для этого используется метод обратного распространения ошибки. Суть метода — уменьшить разницу между прогнозируемым результатом модели и…

Вопрос для Поиска с Алисой

7 февраля

#МашинноеОбучение #СреднеквадратическоеОтклонение #Статистика #ОбучениеНейронныхСетей #ОценкаРиска #АнализДанных

Как используется среднеквадратическое отклонение в машинном обучении?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Среднеквадратичная ошибка (MSE) в машинном обучении измеряет среднее квадратичное отклонение предсказанных значений от истинных. Некоторые области применения MSE: Задачи регрессии, где цель состоит в минимизации ошибок в предсказаниях…

Вопрос для Поиска с Алисой

1 июня

#НейронныеСети #АсинхронныеНейроны #ОбучениеНейронныхСетей #Нейросети #ИскусственныйИнтеллект

Как устроена работа асинхронных нейронных сетей?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Работа асинхронных нейронных сетей заключается в непрерывном независимом выполнении процессов в её элементах без требования центральной синхронизации. Процесс работы можно описать так: 1. Вычисляется локальное поле для первого нейрона в…

Вопрос для Поиска с Алисой

23 декабря

#ГрадиентныйАлгоритм #ОбучениеНейронныхСетей #НейронныеСети #ИскусственныйИнтеллект #Технологии

В чем заключается разница между естественным и искусственным градиентным алгоритмом?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Разница между естественным и искусственным градиентным алгоритмом заключается в их характеристиках и использовании: Естественный градиентный алгоритм — это метод второго порядка, в отличие от стохастического градиентного спуска (SGD), который…

Вопрос для Поиска с Алисой

27 января

#НейронныеСети #ИскусственныйИнтеллект #ПередачаИнформации #ОбучениеНейронныхСетей

Как происходит передача информации в искусственных нейронных сетях?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

ddesign.moscow

3

gb.ru

4

otus.ru

5

www.geeksforgeeks.org

6

trainingdata.ru

Передача информации в искусственных нейронных сетях происходит через слои нейронов. Каждый нейрон обрабатывает входные сигналы и передаёт результат следующему слою. Общая схема процесса: 1. На входной слой нейронов поступают определённые данные…

Вопрос для Поиска с Алисой

14 августа

#DeepLearning #SkipConnections #ЗатухающийГрадиент #НейронныеСети #ОбучениеНейронныхСетей

Как skip connections влияют на проблему затухающего градиента в глубоких сетях?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

www.braintools.ru

3

elar.urfu.ru

4

habr.com

5

www.analyticsvidhya.com

6

kapitsa.center

Skip connections помогают решить проблему затухающего градиента в глубоких сетях. Некоторые механизмы влияния: Обеспечение прямого потока информации. Skip connections обеспечивают передачу данных с более ранних уровней на более поздние, что…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 февраля

#МашинноеОбучение #ГрадиентныйМетод #ОбучениеНейронныхСетей #Оптимизация #Нейросети #Технологии

В чем преимущества и недостатки применения масштабируемого сопряженного градиента в машинном обучении?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

stats.stackexchange.com

3

4

5

6

Преимущества применения масштабируемого сопряжённого градиента в машинном обучении: - Более быстрая сходимость. В отличие от стандартного градиентного спуска, каждое новое направление поиска выбирается с учётом всех предыдущих направлений…

Вопрос для Поиска с Алисой

9 февраля

#Softmax #ФункцииАктивации #Классификация #НейронныеСети #ОбучениеНейронныхСетей

Почему Softmax предпочтительнее других функций активации для задач классификации?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

stats.stackexchange.com

Softmax предпочтительнее других функций активации для задач классификации, потому что позволяет модели выражать уверенность в отношении каждого возможного класса. Это делает её идеальным выбором для задач, где требуется не просто определить…

Вопрос для Поиска с Алисой

17 мая

#НейронныеСети #ПрямойПроход #ОбратныйПроход #ОбучениеНейронныхСетей #ИскусственныйИнтеллект

В чем разница между прямым и обратным проходом в нейронных сетях?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Разница между прямым и обратным проходом в нейронных сетях заключается в направлении движения информации. Прямой проход (forward propagation) предполагает, что информация идёт в одном направлении — от входного к выходному слою. На этом этапе…

Главная / #Обучение Нейронных Сетей

# Обучение Нейронных Сетей