Peranti teknologiAIKaedah menjana data, bagaimana untuk menggunakan rangkaian kepercayaan yang mendalam?Kaedah menjana data, bagaimana untuk menggunakan rangkaian kepercayaan yang mendalam?
Rangkaian kepercayaan mendalam ialah rangkaian saraf dalam berdasarkan graf tidak terarah dan digunakan terutamanya dalam model generatif. Model generatif digunakan untuk menjana sampel data baharu yang serupa dengan set data latihan, jadi rangkaian kepercayaan mendalam boleh digunakan untuk penjanaan data.
Rangkaian kepercayaan mendalam terdiri daripada berbilang lapisan dan neuron. Setiap lapisan mengandungi berbilang neuron, dan setiap neuron disambungkan kepada semua neuron dalam lapisan sebelumnya. Walau bagaimanapun, tiada hubungan langsung antara neuron dalam lapisan yang berbeza. Dalam rangkaian kepercayaan yang mendalam, setiap peringkat mewakili satu set pembolehubah rawak binari. Hubungan antara tahap tidak terarah, bermakna output setiap tahap boleh mempengaruhi tahap lain, tetapi tiada maklum balas langsung.
Proses penjanaan rangkaian kepercayaan mendalam merangkumi dua peringkat: pra-latihan tanpa pengawasan dan penalaan halus diselia.
Dalam peringkat pra-latihan tanpa pengawasan, rangkaian kepercayaan mendalam membina model dengan mempelajari ciri-ciri dalam set data latihan. Dalam peringkat ini, setiap peringkat dianggap sebagai Mesin Boltzmann Terhad (RBM), model grafik tidak terarah untuk taburan kebarangkalian pembelajaran. Setiap RBM dalam rangkaian kepercayaan mendalam digunakan untuk mempelajari tahap ciri tertentu. Proses pembelajaran RBM merangkumi dua langkah: pertama, untuk setiap sampel, hitung tenaga di bawah berat semasa seterusnya, untuk setiap berat, hitung kecerunan yang sepadan, dan gunakan algoritma penurunan kecerunan untuk mengemas kini berat. Proses ini diulang beberapa kali sehingga RBM mempelajari ciri-ciri set data latihan.
Dalam peringkat penalaan halus diselia, rangkaian kepercayaan mendalam menggunakan algoritma perambatan belakang untuk memperhalusi rangkaian agar lebih sesuai dengan set data tertentu. Dalam peringkat ini, rangkaian kepercayaan mendalam dianggap sebagai perceptron berbilang lapisan (MLP), dengan setiap lapisan disambungkan ke lapisan seterusnya. Rangkaian dilatih untuk meramalkan output tertentu, seperti label klasifikasi atau nilai regresi. Melalui algoritma perambatan belakang, rangkaian mengemas kini berat dan berat sebelah berdasarkan perbezaan antara keputusan yang diramalkan dan output sebenar untuk mengurangkan ralat secara beransur-ansur. Proses ini diulang beberapa kali sehingga prestasi rangkaian mencapai tahap yang dikehendaki. Melalui penalaan halus yang diselia, rangkaian kepercayaan yang mendalam boleh menyesuaikan diri dengan tugas tertentu dengan lebih baik dan meningkatkan ketepatan ramalannya.
Sebagai contoh, katakan kita mempunyai set data yang mengandungi imej digit tulisan tangan. Kami mahu menggunakan rangkaian kepercayaan yang mendalam untuk menjana imej baharu digit tulisan tangan.
Pertama, kita perlu menukar semua imej ke dalam format binari dan memasukkannya ke dalam rangkaian kepercayaan yang mendalam.
Dalam peringkat pra-latihan tanpa pengawasan, rangkaian kepercayaan mendalam akan mempelajari ciri-ciri dalam imej ini. Dalam peringkat penalaan halus diselia, rangkaian dilatih untuk meramalkan label berangka untuk setiap imej. Setelah latihan selesai, kami boleh menggunakan rangkaian kepercayaan mendalam untuk menjana imej baharu digit tulisan tangan. Untuk menjana imej baharu, kita boleh bermula dengan hingar rawak dan kemudian menggunakan rangkaian kepercayaan mendalam untuk menjana nilai piksel binari.
Akhir sekali, kami boleh menukar nilai piksel ini kembali kepada format imej untuk menjana imej digit tulisan tangan baharu.
Ringkasnya, rangkaian kepercayaan mendalam ialah model generatif yang berkuasa yang boleh digunakan untuk menjana sampel data baharu yang serupa dengan set data latihan. Proses penjanaan rangkaian kepercayaan mendalam merangkumi dua peringkat: pra-latihan tanpa pengawasan dan penalaan halus diselia. Dengan mempelajari ciri daripada set data, rangkaian kepercayaan mendalam boleh menjana sampel data baharu, dengan itu mengembangkan set data dan meningkatkan prestasi model.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah menjana data, bagaimana untuk menggunakan rangkaian kepercayaan yang mendalam?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Membaca Indeks AI 2025: Adakah AI rakan, musuh, atau juruterbang bersama?Apr 11, 2025 pm 12:13 PMLaporan Indeks Perisikan Buatan 2025 yang dikeluarkan oleh Stanford University Institute for Manusia Berorientasikan Kecerdasan Buatan memberikan gambaran yang baik tentang revolusi kecerdasan buatan yang berterusan. Mari kita menafsirkannya dalam empat konsep mudah: kognisi (memahami apa yang sedang berlaku), penghargaan (melihat faedah), penerimaan (cabaran muka), dan tanggungjawab (cari tanggungjawab kita). Kognisi: Kecerdasan buatan di mana -mana dan berkembang pesat Kita perlu menyedari betapa cepatnya kecerdasan buatan sedang berkembang dan menyebarkan. Sistem kecerdasan buatan sentiasa bertambah baik, mencapai hasil yang sangat baik dalam ujian matematik dan pemikiran kompleks, dan hanya setahun yang lalu mereka gagal dalam ujian ini. Bayangkan AI menyelesaikan masalah pengekodan kompleks atau masalah saintifik peringkat siswazah-sejak tahun 2023
Bermula dengan Meta Llama 3.2 - Analytics VidhyaApr 11, 2025 pm 12:04 PMMeta's Llama 3.2: Lompat ke hadapan dalam Multimodal dan Mobile AI META baru -baru ini melancarkan Llama 3.2, kemajuan yang ketara dalam AI yang memaparkan keupayaan penglihatan yang kuat dan model teks ringan yang dioptimumkan untuk peranti mudah alih. Membina kejayaan o
AV Bytes: Meta ' s llama 3.2, Google's Gemini 1.5, dan banyak lagiApr 11, 2025 pm 12:01 PMLandskap AI minggu ini: Badai kemajuan, pertimbangan etika, dan perdebatan pengawalseliaan. Pemain utama seperti Openai, Google, Meta, dan Microsoft telah melepaskan kemas kini, dari model baru yang terobosan ke peralihan penting di LE
Kos manusia bercakap dengan mesin: Bolehkah chatbot benar -benar peduli?Apr 11, 2025 pm 12:00 PMIlusi yang menghiburkan sambungan: Adakah kita benar -benar berkembang dalam hubungan kita dengan AI? Soalan ini mencabar nada optimis Simposium MIT Media Lab "yang memajukan AI (AHA)". Manakala acara itu mempamerkan cutting-EDG
Memahami Perpustakaan Scipy di PythonApr 11, 2025 am 11:57 AMPengenalan Bayangkan anda seorang saintis atau jurutera menangani masalah kompleks - persamaan pembezaan, cabaran pengoptimuman, atau analisis Fourier. Kemudahan penggunaan dan kemampuan grafik Python menarik, tetapi tugas -tugas ini menuntut alat yang berkuasa
3 Kaedah untuk menjalankan Llama 3.2 - Analytics VidhyaApr 11, 2025 am 11:56 AMMeta's Llama 3.2: Powerhouse AI Multimodal Model multimodal terbaru Meta, Llama 3.2, mewakili kemajuan yang ketara dalam AI, yang membanggakan pemahaman bahasa yang dipertingkatkan, ketepatan yang lebih baik, dan keupayaan penjanaan teks yang unggul. Keupayaannya t
Mengotomatisasi Pemeriksaan Kualiti Data dengan DagsterApr 11, 2025 am 11:44 AMJaminan Kualiti Data: Pemeriksaan Automatik dengan Dagster dan Harapan Hebat Mengekalkan kualiti data yang tinggi adalah penting untuk perniagaan yang didorong data. Apabila jumlah data dan sumber meningkat, kawalan kualiti manual menjadi tidak cekap dan terdedah kepada kesilapan.
Adakah kerangka utama mempunyai peranan dalam era AI?Apr 11, 2025 am 11:42 AMMain Frames: Wira Unsung Revolusi AI Walaupun pelayan cemerlang dalam aplikasi tujuan umum dan mengendalikan pelbagai pelanggan, kerangka utama dibina untuk tugas tinggi, misi kritikal. Sistem yang kuat ini sering dijumpai di Heavil
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
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
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),
DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
