forum.ge
reklama
FORUM.GE წესები  · დახმარება  · ძებნა  · წევრები  · კალენდარი  · ფოსტა  · ჩატი
Pages: (3) 1 2 [3]   ( გადავიდეთ პირველ წაუკითხავ წერილზე ) გამოხმაურება · ახალი თემა · ახალი გამოკითხვა

> ერთად ვისწავლოთ დიფ ლერნინგი, შემდეგ 1-2 თვეში ამაზე უკეთესს ვერაფერს ისწავლით
execution
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 3417
წევრი No.: 108098
რეგისტრ.: 1-January 10

გამოგზავნილია: 12 Sep 2017, 14:02  #51318580      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
QUOTE (vid @ 12 Sep 2017, 04:19 )
execution
სხვა სურათებზეა 80% სიზუსტე. 200 საწვრთნელი სურათია, მაგით ააწყობ სისტემას და მერე რამდენზეც გინდა იმდენ სურათზე გამოცდი და მანდაა 80%.

ვა up.gif
* * *
QUOTE (execution @ 12 Sep 2017, 14:02 )
QUOTE (vid @ 12 Sep 2017, 04:19 )
execution
სხვა სურათებზეა 80% სიზუსტე. 200 საწვრთნელი სურათია, მაგით ააწყობ სისტემას და მერე რამდენზეც გინდა იმდენ სურათზე გამოცდი და მანდაა 80%.

ვა up.gif

vid
w = np.zeros(shape=(dim,1))
დავალებაში ასე ჩავწერე, კი მუშაობს, მაგრამ არ მომწონს.
ასეა საჭირო თუ უფრო მარტივად შეიძლება ნულოვანი (dim,1) ის მქონე ფორმის მატრიცის შექმნა?
* * *
მივხვდი,
w = np.zeros((dim,1),)
ასე ჩავწერე და გამოვიდა
დოკუმეტაციების კითხვას უნდა მივეჩვიო.
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 14 Sep 2017, 05:33  #51330044      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
execution
რომელ კვირაზე ხარ?

აგერ კიდევ ერთი კურსი
https://www.coursera.org/learn/neural-networks

ამის ავტორი ჰინტონი ერთერთი ცნობილი ნურალ ნეტვორკის მამაა. როცა ნურალ ნეტვორკები პოპულარული არ იყო, მაშინაც მაგაზე მუშაობდა.


--------------------
ისწავლეთ deep learning
https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
https://www.deeplearning.ai/

https://www.coursera.org/
https://www.edx.org/
https://www.udacity.com/
^ისარგებლეთ
execution
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 3417
წევრი No.: 108098
რეგისტრ.: 1-January 10

გამოგზავნილია: 14 Sep 2017, 10:00  #51330355      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
vid
up.gif
მე2 კვირის ბოლო დავალებაზე ვარ. 17 მდე უნდა დავამთავრო მგონი რომ სერთიფიკატი ავიღო, მაგრამ რომ მინდა იმდენ დროს ვერ ვუთმობ.

This post has been edited by execution on 14 Sep 2017, 10:01
execution
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 3417
წევრი No.: 108098
რეგისტრ.: 1-January 10

გამოგზავნილია: 17 Sep 2017, 12:50  #51347901      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
დავამთავრე პირველი კურსი. კაი იყო ძაან. მოკლედ neural metwork რტული რამე არ არის, ურალოდ თუ სჰენით წერ დებაგინგი რთული იქნება, აქ მარტივად იყო საქმე. Kerasი და მასეთები კარგია ალბათ მაგისთვის, საინტერესოა რამდენდ გაძლევს customიზაციის საშუალებას.
Kიდე dataset ის preprocessing უნდა გესმოდეს.
ზაან მინდა ახლა რაგაც ექსპერიმენტების ცჰატარება მაგრამ python library ebi მაქვს სასწავლი data preprocessing ისთვის. ცალ-ცალკე პატარა network ebi რომ ავარჯისჰო, მერე სერიალიზება გაუკეთო და ამათი output i სხვა networkის input ზე რომ დააჯინო. sაინტერესოა უკეტეს სჰედეგს ტუ გამოიგებს ვიდრე თავიდანვე დიდი network რომ ააწყო.

Sხვა ტიპის network ebic საინტერესოა.
Gradient descent is ჩემებური ვარიანტის ცდაც მინდა biggrin.gif mtlian datasetze veqtorizebulad rom akeTeb swrafia magram layer by layer rom gaaketo ras izams sainteresoa
Da ra sheidzleba gaaketo rom neuronebi/perceptron ebi ufro specializebuli iyos. Mgonia rom redundancy iqneba amat shoris didi. Ar mgonia random initialization dzaan efeqturi iyos.


vid

სწრაფი დეველოპმენტი და ექსპერიმენტირება როგორ ხდება ამ სფეროში ხომ არ იცით შემთხვევით?
გამზადებული დატასეტები ვიპოვე ტორენტებზე.

This post has been edited by execution on 17 Sep 2017, 14:35
vid
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 2580
წევრი No.: 124008
რეგისტრ.: 22-November 10

გამოგზავნილია: 17 Sep 2017, 15:25  #51348656      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
execution
გილოცავ up.gif

რეაქციაც სწორი გაქვს, უნდა ცადო ბევრი სხვადასხვა რამე, შეიძლება გაარტყა და სერიოზულად წინ წაწიო საქმე. ერთი მე რასაც ვფიქრობდი არის, რომ მე-N-ე შრემ მარტო N-1-დან კი არ გამოდიოდეს, არამედ ყველა მანამდე შრიდან, (1,2,3,...N). ან რამე სხვანაირად რომ შეცვალო შრეებს შორის ურთიერთდამოკიდებულება.

დებაგინგიც არც ისე ძნელია, თუ სისტემატურად მიყვები. თან მარტო ერთხელ უნდა გააკეთო როცა პირველად წერ იმ ფუნქციებს, მაგის მერე იგივე ფუნქციებს გამოიყენებ ყველა სხვა სისტემაზეც. თუნდაც პატარა მოდიფიკაციები გაუკეთო, არ იქნება ეგ ძალიან ძნელი.

გამზადებული დატასეტები აქ არის http://www.image-net.org/ . მე არ გამომიყენებია, დეტალები არ ვიცი როგორ მუშაობს. კიდევ ეს ნახე https://www.kaggle.com/ . აქ რეალური ფირმები მოდიან თავისი რაელური პრობლემებით და თავისი დატასეტებით. მანდ თუ კარგი შედეგები გექნება, გამოჩნდები და სამსახურს შემოგთავაზებენ.
* * *
ჩამოვწერ რამდენიმე ფაქტს DNN-ზე.

1. უკვე ადამიანზე უკეთესი შედეგი აქვს ბევრ რამეში, მაგალითად სურათის გარჩევაში, ხმის გარჩევაში, მთელ რიგ თამაშებში. ტექსტი შეუძლია თარგმნოს ერთი ენიდან მეორეზე ისე, რომ ადამიანის ნათარგმნიდან ვერ გაარჩევ. ანუ უკვე აქვს რიგი ზეადამიანური თვისებები.

2. ეს ზეადამიანური თვისებები არ არის რამე საოცარი პროგრამის შედეგი, პროგრამა, როგორც ვთვქი, მარტივი და სტანდარტულია. სასწაული ხდება წვრთნის დროს. აწვდი სისტემას მილიონ კატის სურათს და ეუბნები, აგერ შენ კატები და მიდი ახლა და შენ თვითონ გაარკვიე რა არის კატა.

3. როგორ არკვევს რა არის კატა, ჩვენ არ ვიცით. საბოლოო პასუხი განპირობებულია მილიარდობით პარამეტრით, რომლებიც ერთად იძლევიან პასუხს. როგორც წესი, ვერ გამოიძიებ და ვერ დაადებ ხელს რამეს კონკრეტულად, სისტემა შავი ყუთია. ეს სერიოზული პრობლემაა, ვთქვათ თვითმავალი მანქანა თუ მოხვდა ავარიაში, ადვილი არ იქნება მიზეზის დადგენა. შეიძლება მოგიწიოს გადააგდო რაც გაქვს და თავიდან გაწვრთნა ახალი DNN, რომელიც ასევე შავი ყუთი იქნება.

4. ნებისმიერ საკითხში ადამიანის დონის მისაღწევად, მოითხოვს ადამიანზე ბევრად მეტ წვრთნას. მაგალითად, პატარა ბავშვს, რომელსაც კატა არ უნახია, შეიძლება ერთი კატა ანახო და იმის მერე ეცოდინება კატა რა არის და ფაქტიურად 100% სიზუსტით შეეძლება ვთქვათ ძაღლისგან გარჩევა. DNN-ს მილიონობით სურათი უნდა აჩვენო მსგავსი შედეგიშტვის.

5. დღემდე რაც გაკეთებულა, ყველა არის ე.წ. ვიწრო AI, რომელიც მარტო ერთ რამეშია გაწვრთნილი და წარმოდგენა არ აქვს სხვა არაფერზე. მაგალითად კატის ამომცნობი, ხმას ვერ გაიგებს, ხმიმს გამგები მანქანას ვერ ატარებს და მანქანის მტარებელი ჭადრაკს ვერ ითამაშებს. ზოგადი AI ანუ AGI (artificial general intelligence), ანუ სისტემა, რომელსაც ადამიანის მაგვარი ინტელექტი ექნება ბევრ სხვადასხვა დარგში, ჯერ ჰორიზონტზეც არაა. როგორ უნდა მიუდგე ამ საკითხს და როგორ დაიწყო მსგავსი სისტემის კეთება, ეგეც უცნობია.

6. დღეს DNN არის საუკეთესო მეთოდი რაც გვაქვს, მაგრამ ეგ არ ნიშნავს, რომ უკეთესი არ არსებობს. 4 და 5-ის გადასაწყვეტად, სავარაუდოდ რამე სხვა მეთოდის მოფიქრება გახდება საჭირო.

7. მთელი ეს დარგი ძალიან ახალია, ჯერ კიდევ ნიუტონამდელი ფიზიკის დონეზეა. შეიძლება ჩაუჯდე და საკმაოდ მოკლე დროში ისწავლო ყველაფერი რაც ამ დარგში სასწავლია და აღმოჩნდე ქათინგ ეჯზე.
execution
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 3417
წევრი No.: 108098
რეგისტრ.: 1-January 10

გამოგზავნილია: 19 Sep 2017, 18:42  #51361545      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა
vid
input layer ზეც ხომ შეიძლება gradient descent ი? biggrin.gif ანუ 1 სურათი რომ შეიყვანო და სანამ loss არ შეამცირებ პიქსელების მნიშვნელობები რომ ცვალო.

რამე მსგავსი მეთოდით აგენერეირებენ ნეტა neural network ით რაღაცეებს??
გუგლის deep dream ის მსგავს რამეზე ვამბობ.
execution
Crazy Member


*****
ჯგუფი: Members
წერილები: 3417
წევრი No.: 108098
რეგისტრ.: 1-January 10

გამოგზავნილია: 21 Sep 2017, 13:22  #51371582      · პროფილი · პირადი მიმოწერა · ჩატი · ელფოსტა

Andrew Ng ს ორი სიტყვა ამჟამინდელ ტრენდებზე
1 წევრი ათვალიერებს ამ თემას (1 სტუმარი და 0 უჩინარი წევრი)
0 წევრი:
Topic Options Pages: (3) 1 2 [3]  გამოხმაურება · ახალი თემა · ახალი გამოკითხვა

 



ფორუმის სერვერების განთავსებას და ინტერნეტთან კავშირს უზრუნველყოფს: CLOUD9
[ Script Execution time: 0.0128 ]   [ 12 queries used ]   [ GZIP Disabled ]