Peranti teknologi
AI
Kaedah 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!
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
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1377
52
Di luar ORB-SLAM3! SL-SLAM: Adegan bertekstur lemah ringan, kegelisahan teruk dan lemah semuanya dikendalikan
May 30, 2024 am 09:35 AM
Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.
Fahami dalam satu artikel: kaitan dan perbezaan antara AI, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam
Mar 02, 2024 am 11:19 AM
Dalam gelombang perubahan teknologi yang pesat hari ini, Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML) dan Pembelajaran Dalam (DL) adalah seperti bintang terang, menerajui gelombang baharu teknologi maklumat. Ketiga-tiga perkataan ini sering muncul dalam pelbagai perbincangan dan aplikasi praktikal yang canggih, tetapi bagi kebanyakan peneroka yang baru dalam bidang ini, makna khusus dan hubungan dalaman mereka mungkin masih diselubungi misteri. Jadi mari kita lihat gambar ini dahulu. Dapat dilihat bahawa terdapat korelasi rapat dan hubungan progresif antara pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Pembelajaran mendalam ialah bidang khusus pembelajaran mesin dan pembelajaran mesin
Super kuat! 10 algoritma pembelajaran mendalam teratas!
Mar 15, 2024 pm 03:46 PM
Hampir 20 tahun telah berlalu sejak konsep pembelajaran mendalam dicadangkan pada tahun 2006. Pembelajaran mendalam, sebagai revolusi dalam bidang kecerdasan buatan, telah melahirkan banyak algoritma yang berpengaruh. Jadi, pada pendapat anda, apakah 10 algoritma teratas untuk pembelajaran mendalam? Berikut adalah algoritma teratas untuk pembelajaran mendalam pada pendapat saya Mereka semua menduduki kedudukan penting dari segi inovasi, nilai aplikasi dan pengaruh. 1. Latar belakang rangkaian saraf dalam (DNN): Rangkaian saraf dalam (DNN), juga dipanggil perceptron berbilang lapisan, adalah algoritma pembelajaran mendalam yang paling biasa Apabila ia mula-mula dicipta, ia dipersoalkan kerana kesesakan kuasa pengkomputeran tahun, kuasa pengkomputeran, Kejayaan datang dengan letupan data. DNN ialah model rangkaian saraf yang mengandungi berbilang lapisan tersembunyi. Dalam model ini, setiap lapisan menghantar input ke lapisan seterusnya dan
Kajian kes menggunakan model LSTM dwiarah untuk pengelasan teks
Jan 24, 2024 am 10:36 AM
Model LSTM dwiarah ialah rangkaian saraf yang digunakan untuk pengelasan teks. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan LSTM dwiarah untuk tugasan pengelasan teks. Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan: importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em
Cara menggunakan model hibrid CNN dan Transformer untuk meningkatkan prestasi
Jan 24, 2024 am 10:33 AM
Rangkaian Neural Konvolusi (CNN) dan Transformer ialah dua model pembelajaran mendalam berbeza yang telah menunjukkan prestasi cemerlang pada tugasan yang berbeza. CNN digunakan terutamanya untuk tugas penglihatan komputer seperti klasifikasi imej, pengesanan sasaran dan pembahagian imej. Ia mengekstrak ciri tempatan pada imej melalui operasi lilitan, dan melakukan pengurangan dimensi ciri dan invarian ruang melalui operasi pengumpulan. Sebaliknya, Transformer digunakan terutamanya untuk tugas pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) seperti terjemahan mesin, klasifikasi teks dan pengecaman pertuturan. Ia menggunakan mekanisme perhatian kendiri untuk memodelkan kebergantungan dalam jujukan, mengelakkan pengiraan berjujukan dalam rangkaian saraf berulang tradisional. Walaupun kedua-dua model ini digunakan untuk tugasan yang berbeza, ia mempunyai persamaan dalam pemodelan jujukan, jadi
AlphaFold 3 dilancarkan, meramalkan secara menyeluruh interaksi dan struktur protein dan semua molekul hidupan, dengan ketepatan yang jauh lebih tinggi berbanding sebelum ini
Jul 16, 2024 am 12:08 AM
Editor |. Kulit Lobak Sejak pengeluaran AlphaFold2 yang berkuasa pada tahun 2021, saintis telah menggunakan model ramalan struktur protein untuk memetakan pelbagai struktur protein dalam sel, menemui ubat dan melukis "peta kosmik" setiap interaksi protein yang diketahui. Baru-baru ini, Google DeepMind mengeluarkan model AlphaFold3, yang boleh melakukan ramalan struktur bersama untuk kompleks termasuk protein, asid nukleik, molekul kecil, ion dan sisa yang diubah suai. Ketepatan AlphaFold3 telah dipertingkatkan dengan ketara berbanding dengan banyak alat khusus pada masa lalu (interaksi protein-ligan, interaksi asid protein-nukleik, ramalan antibodi-antigen). Ini menunjukkan bahawa dalam satu rangka kerja pembelajaran mendalam yang bersatu, adalah mungkin untuk dicapai
Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi
Jan 23, 2024 pm 11:48 PM
Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.
Rangka kerja pembelajaran mendalam TensorFlow talian paip inferens untuk inferens potongan potret
Mar 26, 2024 pm 01:00 PM
Gambaran Keseluruhan Untuk membolehkan pengguna ModelScope menggunakan pelbagai model yang disediakan oleh platform dengan cepat dan mudah, satu set perpustakaan Python berfungsi sepenuhnya disediakan, yang termasuk pelaksanaan model rasmi ModelScope, serta alatan yang diperlukan untuk menggunakan model ini untuk inferens. , finetune dan tugas-tugas lain yang berkaitan dengan pra-pemprosesan data, pasca-pemprosesan, penilaian kesan dan fungsi lain, sambil turut menyediakan API yang ringkas dan mudah digunakan serta contoh penggunaan yang kaya. Dengan menghubungi perpustakaan, pengguna boleh menyelesaikan tugas seperti inferens model, latihan dan penilaian dengan menulis hanya beberapa baris kod Mereka juga boleh melakukan pembangunan sekunder dengan cepat atas dasar ini untuk merealisasikan idea inovatif mereka sendiri. Model algoritma yang disediakan oleh perpustakaan pada masa ini ialah:
