Què és una xarxa neuronal?
Una xarxa neuronal és un model computacional inspirat en l'estructura i el funcionament del cervell humà. És un component fonamental de la intel·ligència artificial, concretament en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic. Les xarxes neuronals estan dissenyades per processar i interpretar patrons i relacions complexes en dades, cosa que els permet fer prediccions, reconèixer patrons i resoldre
Quin és el problema del gradient de desaparició?
El problema del gradient de desaparició és un repte que sorgeix en l'entrenament de xarxes neuronals profundes, concretament en el context dels algorismes d'optimització basats en gradients. Es refereix al problema dels gradients que disminueixen exponencialment a mesura que es propaguen cap enrere a través de les capes d'una xarxa profunda durant el procés d'aprenentatge. Aquest fenomen pot dificultar significativament la convergència
Com es calcula la pèrdua durant el procés de formació?
Durant el procés d'entrenament d'una xarxa neuronal en el camp de l'aprenentatge profund, la pèrdua és una mètrica crucial que quantifica la discrepància entre la sortida prevista del model i el valor objectiu real. Serveix com a mesura de com està aprenent la xarxa a aproximar la funció desitjada. Entendre
Quin és l'objectiu de la retropropagació en la formació de CNN?
La retropropagació té un paper crucial en l'entrenament de xarxes neuronals convolucionals (CNN) ja que permet a la xarxa aprendre i actualitzar els seus paràmetres en funció de l'error que produeix durant el pas endavant. El propòsit de la retropropagació és calcular de manera eficient els gradients dels paràmetres de la xarxa respecte a una funció de pèrdua determinada, permetent la
Quin és el paper de l'optimitzador a TensorFlow quan s'executa una xarxa neuronal?
L'optimitzador té un paper crucial en el procés d'entrenament d'una xarxa neuronal a TensorFlow. S'encarrega d'ajustar els paràmetres de la xarxa per tal de minimitzar la diferència entre la sortida prevista i la sortida real de la xarxa. En altres paraules, l'optimitzador té com a objectiu optimitzar el rendiment del
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, TensorFlow, Executant la xarxa, Revisió de l'examen
Què és la retropropagació i com contribueix al procés d'aprenentatge?
La retropropagació és un algorisme fonamental en el camp de la intel·ligència artificial, concretament en el domini de l'aprenentatge profund amb xarxes neuronals. Té un paper crucial en el procés d'aprenentatge, ja que permet a la xarxa ajustar els seus pesos i biaixos en funció de l'error entre la sortida prevista i la sortida real. Aquest error és
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, introducció, Introducció a l'aprenentatge profund amb xarxes neuronals i TensorFlow, Revisió de l'examen
Com aprèn una xarxa neuronal durant el procés d'entrenament?
Durant el procés d'entrenament, una xarxa neuronal aprèn ajustant els pesos i els biaixos de les seves neurones individuals per tal de minimitzar la diferència entre les seves sortides previstes i les sortides desitjades. Aquest ajust s'aconsegueix mitjançant un algorisme d'optimització iteratiu anomenat retropropagació, que és la pedra angular de l'entrenament de xarxes neuronals. Per entendre com a
Què són les xarxes neuronals i com funcionen?
Les xarxes neuronals són un concepte fonamental en el camp de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge profund. Són models computacionals inspirats en l'estructura i el funcionament del cervell humà. Aquests models consisteixen en nodes interconnectats, o neurones artificials, que processen i transmeten informació. Al nucli d'una xarxa neuronal hi ha capes de neurones. El
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, introducció, Introducció a l'aprenentatge profund amb xarxes neuronals i TensorFlow, Revisió de l'examen
Com s'aprenen els filtres en una xarxa neuronal convolucional?
En l'àmbit de les xarxes neuronals convolucionals (CNN), els filtres tenen un paper crucial en l'aprenentatge de representacions significatives a partir de dades d'entrada. Aquests filtres, també coneguts com a nuclis, s'aprenen mitjançant un procés anomenat entrenament, en què la CNN ajusta els seus paràmetres per minimitzar la diferència entre les sortides previstes i reals. Aquest procés normalment s'aconsegueix mitjançant l'optimització