머신러닝에 최적화를 적용해야 하는 이유는 무엇입니까?
수요일, 17 1 월 2024
by 응우옌 쑤언 퉁
최적화는 모델의 성능과 효율성을 향상시켜 궁극적으로 더 정확한 예측과 더 빠른 훈련 시간을 제공하므로 기계 학습에서 중요한 역할을 합니다. 인공지능, 특히 고급 딥러닝 분야에서는 최첨단 결과를 달성하기 위해 최적화 기술이 필수적입니다. 지원하게 된 가장 큰 이유 중 하나
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컨볼루션 신경망은 처음에 무엇을 위해 설계되었나요?
토요일, 26 8 월 2023
by 음쿠셀리 냠푸
CNN(Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 인식을 목적으로 처음 설계되었습니다. 이러한 네트워크는 시각 데이터 분석에 매우 효과적인 것으로 입증된 특수한 유형의 인공 신경망입니다. CNN의 개발은 정확하게 할 수 있는 모델을 만들려는 필요성에 의해 주도되었습니다.
Convolutional Neural Networks는 Convolutional Sequence to Sequence 모델에서 사용되는 것처럼 시간에 따른 convolution을 통합하여 순차 데이터를 처리할 수 있습니까?
일요일, 20 8 월 2023
by 응우옌 쑤언 퉁
CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지에서 의미 있는 특징을 추출하는 기능 때문에 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되었습니다. 그러나 그들의 응용 프로그램은 이미지 처리에만 국한되지 않습니다. 최근 몇 년 동안 연구자들은 텍스트 또는 시계열 데이터와 같은 순차적 데이터를 처리하기 위해 CNN을 사용하는 방법을 연구했습니다. 하나
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생성적 적대 신경망(GAN)은 생성자와 판별자의 아이디어에 의존합니까?
일요일, 20 8 월 2023
by 응우옌 쑤언 퉁
GAN은 생성기와 판별기의 개념을 기반으로 특별히 설계되었습니다. GAN은 생성자와 판별자의 두 가지 주요 구성 요소로 구성된 딥 러닝 모델 클래스입니다. GAN의 생성기는 훈련 데이터와 유사한 합성 데이터 샘플을 생성하는 역할을 담당합니다. 다음과 같이 랜덤 노이즈가 필요합니다.
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