Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер
Что такое Нейро?

Главная / #ОбучениеНейронныхСетей

#ОбучениеНейронныхСетей

Задать свой вопрос
Вопрос для Нейро
13 декабря
#НейронныеСети#ФункцииАктивации#ИскусственныйИнтеллект#Нейросети#ОбучениеНейронныхСетей
Какие виды функций активации используются в современных нейронных сетях?
Нейро
На основе 5 источников
Некоторые виды функций активации, которые используются в современных нейронных сетях: Сигмоидная функция активации. Это нелинейная функция, которая принимает любое вещественное число и преобразует его в диапазоне от 0 до 1. Подходит для задач…
Читать далее
Вопрос для Нейро
15 декабря
#ТеорияГрупп#МашинноеОбучение#ПрактическоеПрименение#СтатистическиеМетоды#ОбучениеНейронныхСетей
В чем практическое применение теории групп событий в машинном обучении?
Нейро
На основе 5 источников
Практическое применение теории групп событий в машинном обучении заключается в кластерном анализе. Например, с её помощью можно: В экономической географии разбить страны мира на группы схожих по экономическому положению государств по…
Читать далее
Вопрос для Нейро
8 декабря
#Алгоритм#ОбратноеРаспространениеОшибки#НейронныеСети#ОбучениеНейронныхСетей#ИскусственныйИнтеллект#Нейросети
В чем преимущества и недостатки алгоритма обратного распространения ошибки?
Нейро
На основе 5 источников
Преимущества алгоритма обратного распространения ошибки: - Простота реализации. Метод доступен для начинающих, не требует предварительных знаний о нейронных сетях и упрощает программирование. - Устойчивость к аномалиям и выбросам в данных…
Читать далее
Вопрос для Нейро
12 декабря
#НейронныеСети#СкоростьОбучения#ОбучениеНейронныхСетей#ИскусственныйИнтеллект#Нейросети
Что такое скорость обучения в нейронных сетях?
Нейро
На основе 5 источников
Скорость обучения в нейронных сетях — это гиперпараметр, который определяет, насколько сильно изменять модель в ответ на предполагаемую ошибку каждый раз, когда обновляются веса модели. Он определяет размер шагов, предпринимаемых для достижения…
Читать далее
Вопрос для Нейро
12 декабря
#НейронныеСети#СигмоидальнаяФункция#АктивацияНейронов#МатематическиеФункции#ОбучениеНейронныхСетей
Как работает сигмоидальная функция активации в нейронных сетях?
Нейро
На основе 5 источников
Сигмоидная функция активации в нейронных сетях — это нелинейная функция, которая преобразует входное значение в диапазоне от отрицательной бесконечности до положительной бесконечности в значение от 0 до 1. Она используется для преобразования…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#ГрадиентныйШаг#КвадратичнаяФункция#СигмоиднаяФункция#НейронныеСети#ОбучениеНейронныхСетей
Как расписать градиентный шаг для квадратичной функции потерь и сигмоидной функции активации?
Нейро
На основе 5 источников
Для описания градиентного шага для квадратичной функции потерь и сигмоидной функции активации можно воспользоваться следующим алгоритмом: 1. Инициализировать параметры модели случайными значениями. 2. Подать входные данные в модель и получить…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#СлучайныйЛес#ГрадиентныйБустинг#ОбучениеНейронныхСетей#МашинноеОбучение#ИскусственныйИнтеллект
Чем случайный лес отличается от градиентного бустинга?
Нейро
На основе 5 источников
Случайный лес и градиентный бустинг — методы ансамблевого обучения. Они имеют свои особенности и отличия. Случайный лес — это группа деревьев решений, объединённых для выдачи одного результата. Обучение всех деревьев идёт независимо друг от друга…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#СтохастическийГрадиентныйСпуск#ОбучениеНейронныхСетей#НейронныеСети#ГрадиентныйСпуск#СтохастическиеМетоды#Обучение
В каких случаях стохастический градиентный спуск проигрывает обычному? Или это панацея?
Нейро
На основе 5 источников
Стохастический градиентный спуск проигрывает обычному (пакетному) в случае, если целевая функция не выпуклая или псевдовыпуклая. В этом случае метод сходится почти наверняка к локальному минимуму. Однако в целом стохастический градиентный спуск…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#НейронныеСети#ГрадиентныеМетоды#Оптимизация#ОбучениеНейронныхСетей#УскорениеСходимости
Как можно ускорить сходимость в градиентных методах настройки нейронных сетей?
Нейро
На основе 5 источников
Для ускорения сходимости в градиентных методах настройки нейронных сетей можно использовать следующие подходы: Учёт момента (Momentum). Это помогает алгоритму быстрее двигаться через плоские области пространства параметров и эффективнее…
Читать далее
Вопрос для Нейро
22 ноября
#Регрессия#ФункцииПотерь#НеквадратичныеФункции#ОбучениеНейронныхСетей#МашинноеОбучение#Статистика#Математика
Приведите примеры неквадратичных функций потерь в регрессионных задачах. С какой целью они вводятся?
Нейро
На основе 5 источников
Примеры неквадратичных функций потерь в регрессионных задачах: Средняя абсолютная ошибка (MAE). Для расчёта нужно взять разницу между предсказаниями модели и истинным значением, применить к этой разнице абсолютное значение, а затем усреднить её…
Читать далее
© 2024 ООО «Яндекс»
Пользовательское соглашение
Связаться с нами
Что такое Поиск с Нейро?
Thu Oct 17 2024 21:07:30 GMT+0300 (Moscow Standard Time)