Questions and Answers
Нейрондық желілер — бұл ақпаратты өңдеу жүйесі, биологиялық ми функцияларын модельдейтін алгоритмдер жиынтығы.
True
Кіріс қабаты деректерді шығарады.
False
Градиентті түзеу әдісі жасанды нейрондық желілерді оқыту үшін жиі қолданылады.
True
Кросс-энтропия — бұл нейрондық желілердің оқыту процесіндегі жоғалту функциясы.
Signup and view all the answers
Нейрондық желілердің артықшылықтарының бірі — олар тұтынатын деректердің өте аз көлемі.
Signup and view all the answers
Study Notes
Жасанды интеллект
Нейрондық желілер
-
Анықтама: Нейрондық желілер — ақпаратты өңдеу жүйесі, биологиялық ми функцияларын модельдейтін алгоритмдер жиынтығы.
-
Құрылымы:
- Нейрондар: Негізгі элементтері. Әр нейрон кіріс сигналдарын қабылдап, өңдейді.
-
Қабаттар:
- Кіріс қабаты: Деректерді алады.
- Жасырын қабаттар: Деректерді өңдеу.
- Шығыс қабаты: Нәтижелерді береді.
-
Функциялар:
-
Активтендіру функциялары: Нейронның белсенділігін анықтайды. Мысалдары:
- Sigmoid
- ReLU (Rectified Linear Unit)
- Tanh
-
Активтендіру функциялары: Нейронның белсенділігін анықтайды. Мысалдары:
-
Оқыту процесі:
- Алгоритмдер: Жасанды нейрондық желілерді оқыту үшін, көбінесе градиентті түзеу (gradient descent) әдісі қолданылады.
-
Жоғалту функциялары: Модельдің болжамдарын нақты мәндермен салыстыру үшін қолданылады. Мысалдары:
- Кросс-энтропия
- МSE (Mean Squared Error)
-
Қолдану салалары:
- Көрнекілік тану: Суреттерді немесе бейнелерді анализдеу.
- Табиғи тілдермен жұмыс: Мәтінді өңдеу, аударма жасау.
- Деректерді болжау: Экономикалық, медициналық және басқа да деректерді болжау.
-
Артықшылықтары:
- Үлкен деректермен тиімді жұмыс.
- Тапсырмаларды автоматтандыру.
- Моделдердің күрделі құрылымы арқылы жоғары дәлдікке жету.
-
Кемшіліктері:
- Оқыту үшін көп деректер қажет.
- Модельдер жабық (black-box): Нәтижелерді түсіндіру қиын.
- Оқыту уақыты ұзақ болуы мүмкін.
Жасанды интеллект
Нейрондық желілер
- Нейрондық желілер — ақпаратты өңдеу жүйелері, биологиялық миды модельдейтін алгоритмдер жиынтығы.
- Нейрондар — желінің негізгі элементтері, кіріс сигналдарын қабылдап, өңдейді.
- Қабаттар бөлінеді:
- Кіріс қабаты — деректерді қабылдайды.
- Жасырын қабаттар — деректерді өңдеу үшін жауапты.
- Шығыс қабаты — нәтижелерді береді.
- Активтендіру функциялары нейронның белсенділігін анықтайды, мысалдары:
- Sigmoid
- ReLU (Rectified Linear Unit)
- Tanh
Оқыту процесі
- Жасанды нейрондық желілерді оқыту кезеңінде көбінесе градиентті түзеу (gradient descent) алгоритмі қолданылады.
- Жоғалту функциялары модельдің болжамдарын нақты мәндермен салыстыру үшін қолданылады, мысалдары:
- Кросс-энтропия
- MSE (Mean Squared Error)
Қолдану салалары
- Көрнекілік тану — суреттер мен бейнелерді анализдеу.
- Табиғи тілдермен жұмыс — мәтін өңдеу, аударма жасау.
- Деректерді болжау — экономикалық, медициналық деректерді алдын ала болжау.
Артықшылықтары
- Үлкен деректермен тиімді жұмыс істеу.
- Тапсырмаларды автоматтандыру мүмкіндігі.
- Модельдердің күрделі құрылымы арқылы жоғары дәлдікке жету.
Кемшіліктері
- Оқыту үшін көп көлемде деректер қажет.
- Модельдер жабық (black-box), нәтижелерді түсіндіру қиындайды.
- Оқыту уақыты ұзақ болуы мүмкін.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Description
Бұл викторина нейрондық желілердің құрылымы мен функцияларын зерттейді. Сіз нейрондардың, қабаттардың, активтендіру функцияларының және оқыту процесінің негіздерін үйренесіз. Нейрондық желілердің қолдану салаларымен танысасыз.