Video: Apa yang dimaksud dengan pemangkasan dalam pembelajaran mendalam?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
Pemangkasan adalah teknik dalam pembelajaran yang mendalam yang membantu dalam pengembangan yang lebih kecil dan lebih efisien jaringan saraf . Ini adalah teknik pengoptimalan model yang melibatkan penghapusan nilai yang tidak perlu dalam tensor bobot.
Dengan mengingat hal ini, apa yang dimaksud dengan pemangkasan di jaringan saraf?
Apa Pemangkasan Jaringan Saraf . Sederhananya, pemangkasan adalah cara untuk mengurangi ukuran jaringan syaraf melalui kompresi. Setelah jaringan pra-dilatih, kemudian disesuaikan untuk menentukan pentingnya koneksi.
Selain di atas, mengapa Sparity penting? Kebersamaan itu penting untuk banyak alasan. Dia penting memiliki sesedikit mungkin neuron menembak pada waktu tertentu ketika rangsangan disajikan. Ini berarti sistem sparse lebih cepat karena dimungkinkan untuk memanfaatkannya jarang untuk membangun algoritma khusus yang lebih cepat.
Dengan mempertimbangkan hal ini, apa yang dimaksud dengan pemangkasan dalam pembelajaran mesin?
Pemangkasan adalah teknik dalam pembelajaran mesin dan algoritma pencarian yang mengurangi ukuran pohon keputusan dengan menghapus bagian dari pohon yang memberikan sedikit kekuatan untuk mengklasifikasikan contoh. Pemangkasan mengurangi kompleksitas pengklasifikasi akhir, dan karenanya meningkatkan akurasi prediksi dengan pengurangan overfitting.
Mengapa jaringan saraf penting?
Keuntungan utama dari jaringan saraf : JST memiliki kemampuan untuk mempelajari dan memodelkan hubungan non-linier dan kompleks, yang benar-benar penting karena dalam kehidupan nyata, banyak hubungan antara input dan output bersifat non-linier dan juga kompleks.
Direkomendasikan:
Apa yang dimaksud dengan kebenaran dasar dalam pembelajaran mendalam?
Dalam pembelajaran mesin, istilah 'kebenaran dasar' mengacu pada keakuratan klasifikasi set pelatihan untuk teknik pembelajaran yang diawasi. Istilah 'ground truthing' mengacu pada proses pengumpulan data objektif (dapat dibuktikan) yang tepat untuk pengujian ini. Bandingkan dengan standar emas
Apa yang bisa dilakukan pembelajaran mendalam?
Pembelajaran mendalam adalah teknik pembelajaran mesin yang mengajarkan komputer untuk melakukan apa yang terjadi secara alami pada manusia: belajar dengan memberi contoh. Pembelajaran mendalam adalah teknologi utama di balik mobil tanpa pengemudi, memungkinkan mereka mengenali tanda berhenti, atau membedakan pejalan kaki dari alamppost
Apa saja algoritma yang digunakan dalam pembelajaran mendalam?
Algoritme pembelajaran mendalam yang paling populer adalah: Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Networks (RNNs) Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) Stacked Auto-Encoder. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Apa itu pembelajaran mendalam dalam perawatan kesehatan?
Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Perawatan Kesehatan Teknik pembelajaran mendalam menggunakan data yang disimpan dalam catatan EHR untuk mengatasi banyak masalah perawatan kesehatan yang dibutuhkan seperti mengurangi tingkat kesalahan diagnosis dan memprediksi hasil prosedur
Apa yang dimaksud dengan algoritma pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi?
Diawasi: Semua data diberi label dan algoritme belajar memprediksi keluaran dari data masukan. Tanpa pengawasan: Semua data tidak berlabel dan algoritme mempelajari struktur bawaan dari data input