Πώς επιλέγετε ονόματα συναρτήσεων Python;

Μία από τις πιο δύσκολες αποφάσεις στον προγραμματισμό είναι η επιλογή ονομάτων. Οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν συχνά αυτή τη φράση για να τονίσουν τις προκλήσεις της επιλογής ονομάτων συναρτήσεων

Η συνάρτηση zip() της Python εξηγείται με απλά παραδείγματα

Η συνάρτηση zip() στην Python είναι ένα τακτοποιημένο εργαλείο που σας επιτρέπει να συνδυάσετε πολλαπλές λίστες ή άλλους επαναληπτικούς (όπως πλειάδες, σύνολα ή ακόμα και συμβολοσειρές) σε μια επαναλαμβανόμενη πλειάδα. Σκεφτείτε το σαν ένα φερμουάρ σε έν

Μερικές λειτουργίες στην Python: Ένας οδηγός για προγραμματιστές

Μάθετε πώς μπορείτε να απλοποιήσετε τον κώδικα Python χρησιμοποιώντας μερικές συναρτήσεις για να δημιουργήσετε πιο ευέλικτες, επαναχρησιμοποιήσιμες και συνοπτικές κλήσεις συναρτήσεων.

Στην Python, οι συναρτήσεις απαιτούν συχνά πολλά ορίσματα και μπορεί να βρεθείτε να μ

Πώς να χρησιμοποιήσετε το Keras Functional API για Deep Learning

Η βιβλιοθήκη Keras Python κάνει τη δημιουργία μοντέλων βαθιάς μάθησης γρήγορη και εύκολη.

Το διαδοχικό API σάς επιτρέπει να δημιουργείτε μοντέλα επίπεδο προς επίπεδο για τα περισσότερα προβλήματα. Περιορίζεται στο ότι δεν σας επιτρέπει να δημιουργήσετε μοντέλα που μοιράζονται επίπεδα ή έχουν πολλαπλές εισόδους ή εξόδους.

Το λειτουργικό API στο Keras είναι ένας εναλλακτικός τρόπος δημιουργίας μοντέλων που προσφέρει πολύ μεγαλύτερη ευελιξία, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας πιο π

Μια απαλή εισαγωγή στην διορθωμένη γραμμική μονάδα (ReLU)

Σε ένα νευρωνικό δίκτυο, η συνάρτηση ενεργοποίησης είναι υπεύθυνη για τη μετατροπή της αθροιστικής σταθμισμένης εισόδου από τον κόμβο στην ενεργοποίηση του κόμβου ή στην έξοδο για αυτήν την είσοδο.

Η διορθωμένη συνάρτηση γραμμικής ενεργοποίησης ή ReLU για συντομία είναι μια τμηματική γραμμική συνάρτηση που θα εξάγει την είσοδο απευθείας εάν είναι θετική, διαφορετικά, θα βγάζει μηδέν. Έχει γίνει η προεπιλεγμένη λειτουργία ενεργοποίησης για πολλούς τύπους

Πώς να διορθώσετε το πρόβλημα των διαβαθμίσεων εξαφάνισης χρησιμοποιώντας το ReLU

Το πρόβλημα των βαθμίδων εξαφάνισης είναι ένα παράδειγμα ασταθούς συμπεριφοράς που μπορεί να συναντήσετε όταν εκπαιδεύσετε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο.

Περιγράφει την κατάσταση όπου ένα βαθύ πολυστρωματικό δίκτυο τροφοδοσίας ή ένα επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο δεν είναι σε θέση να μεταδώσει χρήσιμες πληροφορίες κλίσης από το άκρο εξόδου του μοντέλου πίσω στα επίπεδα κοντά στο άκρο εισόδου του μοντέλου.

Το αποτέλεσμα είναι η γενική αδυναμία μοντέλων με πολλά επίπεδα να μάθουν σε

Λειτουργίες απώλειας και απώλειας για εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων βαθιάς μάθησης

Τα νευρωνικά δίκτυα εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας στοχαστική κλίση κάθοδος και απαιτούν να επιλέξετε μια συνάρτηση απώλειας κατά το σχεδιασμό και τη διαμόρφωση του μοντέλου σας.

Υπάρχουν πολλές λειτουργίες απώλειας για να διαλέξετε και μπορεί να είναι δύσκολο να γνωρίζετε τι να επιλέξετε ή ακόμα και τι είναι η συνάρτηση απώλειας και ο ρόλος που παίζει κατά την εκπαίδευση ενός νευρωνικού δικτύου.

Σε αυτήν την ανάρτηση, θα ανακαλύψετε τον ρόλο των συναρτήσεων απώλειας και απώλειας σ

Πώς να επιλέξετε λειτουργίες απώλειας κατά την εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων βαθιάς μάθησης

Τα Νευρωνικά δίκτυα βαθιάς μάθησης εκπαιδεύονται χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο βελτιστοποίησης καθόδου στοχαστικής κλίσης.

Ως μέρος του αλγορίθμου βελτιστοποίησης, το σφάλμα για την τρέχουσα κατάσταση του μοντέλου πρέπει να εκτιμάται επανειλημμένα. Αυτό απαιτεί την επιλογή μιας συνάρτησης σφάλματος, που ονομάζεται συμβατικά συνάρτηση απώλειας, η οποία μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την εκτίμηση της απώλειας του μοντέλου, έτσι ώστε τα βάρη να μπορούν να εν

Πώς να αναπτύξετε ένα 1D Generative Adversarial Network από την αρχή στην Keras

Τα Generative Adversarial Networks, ή GAN για συντομία, είναι μια αρχιτεκτονική βαθιάς εκμάθησης για την εκπαίδευση ισχυρών μοντέλων γεννήτριας.

Ένα μοντέλο γεννήτριας είναι ικανό να παράγει νέα τεχνητά δείγματα που εύλογα θα μπορούσαν να προέρχονται από μια υπάρχουσα κατανομή δειγμάτων.

Τα GAN αποτελούνται από μοντέλα γεννήτριας και διαχωρισμού. Ο παραγωγός είναι υπεύθυνος για τη δημιουργία νέων δειγμάτων από τον τομέα και ο υπεύθυνος διάκρισης είναι υπεύθυνος για την ταξινόμηση

Πώς να κωδικοποιήσετε τον αλγόριθμο εκπαίδευσης GAN και τις συναρτήσεις απώλειας

Το Generative Adversarial Network, ή GAN για συντομία, είναι μια αρχιτεκτονική για την εκπαίδευση ενός παραγωγικού μοντέλου.

Η αρχιτεκτονική αποτελείται από δύο μοντέλα. Η γεννήτρια που μας ενδιαφέρει και ένα μοντέλο διαχωρισμού που χρησιμοποιείται για να βοηθήσει στην εκπαίδευση της γεννήτριας. Αρχικά, τόσο το μοντέλο γεννήτριας όσο και το μοντέλο διαχωρισμού εφαρμόστηκαν ως Πολυστρωματικά Perceptrons (MLP), αν και πιο πρόσφατα, τα μοντέλα υλοποιήθηκαν ως βαθιά συνελικτικά νευρωνικά δί