🏷یادگیری عمیق
CNN چیست و چگونه کار میکند؟
CNN برای پردازش تصاویر و تشخیص الگوها بسیار کاربردی است.
Overfitting در شبکههای عمیق
زمانی که مدل بیش از حد روی داده آموزش قفل میشود و عملکردش روی داده جدید ضعیف است.
RNN در یادگیری عمیق
RNN برای دادههای ترتیبی مانند متن و زمان استفاده میشود.
Transformer در یادگیری عمیق
Transformer پایه مدلهای زبانی جدید مانند GPT است.
تابع فعالسازی چیست؟
توابعی مانند ReLU و Sigmoid برای ایجاد غیرخطی بودن استفاده میشوند.
شبکه عصبی چیست؟
شبکههای عصبی ساختاری الهامگرفته از مغز انسان هستند که دادهها را پردازش میکنند.
مفهوم Backpropagation
پسانتشار خطا الگوریتمی برای بهروزرسانی وزنها در شبکه عصبی است.
مفهوم لایهها در شبکه عصبی
شبکههای عصبی از لایههای مختلف برای پردازش اطلاعات استفاده میکنند.
مقدمهای بر یادگیری عمیق
یادگیری عمیق شاخهای از هوش مصنوعی است که از شبکههای عصبی چندلایه استفاده میکند.
شبکههای عصبی عمیق و مدلهای پیشرفته یادگیری