


Kaedah untuk membina rangkaian saraf yang mampu menilai persamaan berangka mudah
Rangkaian saraf ialah alat pembelajaran mesin yang berkuasa sesuai untuk pelbagai tugas, termasuk penilaian persamaan berangka. Artikel ini menerangkan cara membina rangkaian saraf untuk menilai persamaan berangka mudah.
Mari kita ambil persamaan berangka mudah sebagai contoh, seperti y=x^2. Matlamat kami adalah untuk membina rangkaian saraf yang boleh mengambil input x dan meramalkan output y.
Langkah pertama ialah menyediakan set data. Kita perlu menjana satu set data input dan output untuk melatih rangkaian saraf. Dalam contoh mudah ini, kita boleh menjana beberapa nilai x rawak dan mengira nilai y yang sepadan. Sebagai contoh, kita boleh menjana 100 nilai x rawak antara -10 hingga 10 dan mengira nilai y yang sepadan. Ini menghasilkan set data yang mengandungi 100 sampel input dan output.
Apabila mereka bentuk seni bina rangkaian saraf, kita boleh memilih rangkaian neural suapan hadapan yang mudah. Rangkaian terdiri daripada tiga lapisan: lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output. Lapisan input mengandungi neuron yang menerima nilai x sebagai input. Lapisan tersembunyi mengandungi beberapa neuron dan digunakan untuk mempelajari hubungan kompleks antara input dan output. Lapisan keluaran mengandungi neuron yang meramalkan nilai y. Struktur sedemikian boleh membantu kita membina model yang berkesan untuk menyelesaikan masalah kita.
Untuk membina rangkaian saraf ini, kami boleh menggunakan rangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow atau PyTorch. Rangka kerja ini menyediakan set alat dan fungsi yang kaya untuk mentakrifkan struktur rangkaian dan menyusunnya ke dalam model yang boleh dilatih.
Seterusnya, kita perlu melatih rangkaian saraf. Kami boleh melatih rangkaian menggunakan sampel input dan output daripada set data. Matlamat latihan adalah untuk meminimumkan perbezaan antara output yang diramalkan dan sebenar rangkaian. Kita boleh menggunakan algoritma perambatan belakang untuk mengemas kini berat dan berat sebelah dalam rangkaian untuk meminimumkan fungsi kehilangan.
Semasa latihan, kita boleh menggunakan beberapa teknik untuk mengoptimumkan prestasi rangkaian saraf. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan turunan kecerunan kelompok untuk mempercepatkan latihan. Kami juga boleh menggunakan teknik regularization untuk mengelakkan overfitting, seperti regularization L1 atau L2.
Setelah kami melatih rangkaian saraf, kami boleh menggunakannya untuk meramalkan output bagi nilai input baharu. Kami boleh memasukkan nilai input baharu ke dalam rangkaian dan mendapatkan nilai output. Ini akan membolehkan kita menilai ketepatan persamaan berangka dan membandingkan perbezaan antara output yang diramalkan bagi rangkaian saraf dan output sebenar.
Ringkasnya, membina rangkaian saraf untuk menilai persamaan berangka mudah memerlukan langkah berikut:
1. Sediakan set data, termasuk sampel input dan output.
2. Reka bentuk seni bina rangkaian saraf, termasuk lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output.
3 Gunakan rangka kerja pembelajaran yang mendalam untuk mentakrifkan seni bina rangkaian dan menyusunnya menjadi model yang boleh dilatih.
4. Gunakan algoritma perambatan belakang untuk melatih rangkaian saraf untuk meminimumkan fungsi kehilangan.
5. Gunakan teknologi penyelarasan untuk mengelakkan pemasangan berlebihan dan gunakan penurunan kecerunan kelompok untuk mempercepatkan latihan.
6. Gunakan rangkaian saraf terlatih untuk meramalkan output nilai input baharu.
7 Nilaikan ketepatan persamaan berangka dan bandingkan perbezaan antara output rangkaian neural yang diramalkan dan output sebenar.
Rangkaian saraf boleh digunakan untuk menilai pelbagai persamaan berangka, termasuk persamaan dan persamaan yang lebih kompleks dengan berbilang pembolehubah input dan output. Membina rangkaian saraf memerlukan kemahiran dan pengalaman tertentu, tetapi ia boleh menjadi alat berkuasa yang boleh mencapai hasil yang cemerlang dalam banyak bidang.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah untuk membina rangkaian saraf yang mampu menilai persamaan berangka mudah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Walaupun ia tidak dapat memberikan sambungan manusia dan intuisi ahli terapi terlatih, penyelidikan telah menunjukkan bahawa ramai orang selesa berkongsi kebimbangan dan kebimbangan mereka dengan bot AI yang agak tidak berwajah dan tanpa nama. Sama ada ini selalu baik saya

Kecerdasan Buatan (AI), satu dekad teknologi dalam pembuatan, merevolusikan industri runcit makanan. Dari keuntungan kecekapan berskala besar dan pengurangan kos kepada proses yang diselaraskan di pelbagai fungsi perniagaan, kesan AI adalah undeniabl

Mari kita bercakap mengenainya. Analisis terobosan AI yang inovatif ini adalah sebahagian daripada liputan lajur Forbes yang berterusan pada AI terkini termasuk mengenal pasti dan menjelaskan pelbagai kerumitan AI yang memberi kesan (lihat pautan di sini). Di samping itu, untuk comp saya

Mengekalkan imej profesional memerlukan kemas kini almari pakaian sekali -sekala. Walaupun membeli-belah dalam talian adalah mudah, ia tidak mempunyai kepastian percubaan secara peribadi. Penyelesaian saya? Peribadi yang berkuasa AI. Saya membayangkan pembantu AI yang mengendalikan pakaian selecti

Google Translate menambah fungsi pembelajaran bahasa Menurut Android Authority, App Expers AssembleDebug telah mendapati bahawa versi terbaru aplikasi Google Translate mengandungi mod ujian "amalan" baru yang direka untuk membantu pengguna meningkatkan kemahiran bahasa mereka melalui aktiviti yang diperibadikan. Ciri ini kini tidak dapat dilihat oleh pengguna, tetapi AssembleDebug dapat mengaktifkannya dan melihat beberapa elemen antara muka pengguna yang baru. Apabila diaktifkan, ciri ini menambah ikon topi tamat pengajian baru di bahagian bawah skrin yang ditandai dengan lencana "beta" yang menunjukkan bahawa ciri "amalan" akan dikeluarkan pada mulanya dalam bentuk eksperimen. Prompt pop timbul yang berkaitan menunjukkan "Amalan aktiviti yang disesuaikan untuk anda!", Yang bermaksud Google akan menjana disesuaikan

Penyelidik MIT sedang membangunkan Nanda, protokol web yang direka untuk agen AI. Pendek untuk ejen rangkaian dan AI yang terdesentralisasi, Nanda membina Protokol Konteks Model Anthropic (MCP) dengan menambahkan keupayaan Internet, membolehkan AI AGEN

Usaha terbaru Meta: Aplikasi AI untuk menyaingi chatgpt Meta, syarikat induk Facebook, Instagram, WhatsApp, dan Threads, melancarkan aplikasi berkuasa AI yang baru. Aplikasi mandiri ini, Meta AI, bertujuan untuk bersaing secara langsung dengan chatgpt Openai. Tuil

Menavigasi serangan AI Cyber yang semakin meningkat Baru-baru ini, Jason Clinton, Ciso untuk Anthropic, menggariskan risiko yang muncul yang terikat kepada identiti bukan manusia-sebagai komunikasi komunikasi ke mesin, melindungi "identiti" ini menjadi


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft
