Programlamadaki en zor kararlardan biri ad seçmektir. Programcılar Python işlev adlarını seçmenin zorluklarını vurgulamak için sıklıkla bu ifadeyi kullanırlar. Belki abartı olabilir ama yine de doğr
DAHA FAZLASI →Python'daki zip() işlevi, birden çok listeyi veya diğer yinelenebilir öğeleri (demetler, kümeler ve hatta dizeler gibi) tek bir yinelenebilir demet halinde birleştirmenize olanak tanıyan kullanışlı bir araçtır. Bunu bir ceketin iki tarafını bir araya get
DAHA FAZLASI →Daha esnek, yeniden kullanılabilir ve kısa işlev çağrıları oluşturmak için kısmi işlevleri kullanarak Python kodunuzu nasıl basitleştireceğinizi öğrenin.
Python'da işlevler genellikle birden fazla argüman gerektirir ve kendinizi belirli parametreler için tekrar tekrar
DAHA FAZLASI →Keras Python kütüphanesi, derin öğrenme modellerinin oluşturulmasını hızlı ve kolay hale getirir.
Sıralı API, çoğu sorun için katman katman modeller oluşturmanıza olanak tanır. Katmanları paylaşan veya birden fazla giriş veya çıkışa sahip modeller oluşturmanıza izin vermemesi nedeniyle sınırlıdır.
Keras'taki işlevsel API, daha karmaşık modeller oluşturmak da dahil olmak üzere çok daha fazla esneklik sunan modeller oluşturmanın alternatif bir yoludur.
Bu eğitimde, derin öğren
DAHA FAZLASI →Bir sinir ağında, aktivasyon fonksiyonu, düğümden gelen toplam ağırlıklı girdiyi, o girdi için düğümün veya çıktının aktivasyonuna dönüştürmekten sorumludur.
Düzeltilmiş doğrusal aktivasyon işlevi veya kısaca ReLU, pozitifse doğrudan girdi çıktısı verecek, aksi halde çıktısı sıfır verecek parçalı doğrusal bir fonksiyondur. Birçok sinir ağı türü için varsayılan aktivasyon işlevi haline gelmiştir çünkü onu kullanan bir modelin eğitilmesi daha kolaydır ve
DAHA FAZLASI →Kaybolan gradyanlar problemi, derin bir sinir ağını eğitirken karşılaşabileceğiniz kararsız davranışlara bir örnektir.
Derin, çok katmanlı ileri beslemeli bir ağın veya tekrarlayan bir sinir ağının, faydalı gradyan bilgisini modelin çıkış ucundan modelin giriş ucuna yakın katmanlara geri yayamadığı durumu tanımlar.
Sonuç, çok katmanlı modellerin belirli bir veri kümesi üzerinde öğrenmede genel olarak yetersiz kalması veya çok katmanlı modellerin zayıf bir çözüme zamanından önce ya
DAHA FAZLASI →Sinir ağları stokastik gradyan iniş kullanılarak eğitilir ve modelinizi tasarlarken ve yapılandırırken bir kayıp fonksiyonu seçmenizi gerektirir.
Aralarından seçim yapılabilecek çok sayıda kayıp fonksiyonu vardır ve neyin seçileceğini, hatta kayıp fonksiyonunun ne olduğunu ve bir sinir ağını eğitirken oynadığı rolü bilmek zor olabilir.
Bu yazıda, derin öğrenme sinir ağlarının eğitiminde kayıp ve kayıp fonksiyonlarının rolünü ve tahmine dayalı modelleme sorunlarınız için doğru kayı
DAHA FAZLASI →Derin öğrenme sinir ağları stokastik gradyan iniş optimizasyon algoritması kullanılarak eğitilir.
Optimizasyon algoritmasının bir parçası olarak modelin mevcut durumuna ilişkin hatanın tekrar tekrar tahmin edilmesi gerekir. Bu, bir sonraki değerlendirmede kaybı azaltmak için ağırlıkların güncellenebilmesi amacıyla modelin kaybını tahmin etmek için kullanılabilecek, geleneksel olarak kayıp fonksiyonu olarak adlandırılan bir hata fonksiyonunun seçimini ge
DAHA FAZLASI →Üretken Çekişmeli Ağlar veya kısaca GAN'lar, güçlü oluşturucu modellerin eğitimi için derin bir öğrenme mimarisidir.
Bir jeneratör modeli, mevcut bir numune dağılımından gelmiş olabilecek yeni yapay numuneler üretme kapasitesine sahiptir.
GAN'lar hem jeneratör hem de ayırıcı modellerden oluşur. Jeneratör, alandan yeni numuneler üretmekten sorumludur ve ayrıştırıcı, numunelerin gerçek mi yoksa sahte mi (oluşturulmuş) olduğunu sınıflandırmaktan sorumludur. Daha da önemlisi, ayırıcı
DAHA FAZLASI →Üretken Rekabet Ağı veya kısaca GAN, üretken bir modeli eğitmeye yönelik bir mimaridir.
Mimari iki modelden oluşuyor. İlgilendiğimiz jeneratör ve jeneratörün eğitimine yardımcı olmak için kullanılan bir ayırıcı model. Başlangıçta, hem jeneratör hem de ayırıcı modeller Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP) olarak uygulandı, ancak son zamanlarda modeller derin evrişimli sinir ağları olarak uygulandı.
Bir GAN'ın nasıl eğitildiğini ve jeneratör ve ayırıcı modeller için kayıp fonksiyonunun
DAHA FAZLASI →