Faisnéis Riaracháin
| Teideal | Forleathadh chun tosaigh |
| Fad ama | 60 |
| Modúl | B |
| Cineál ceachta | Léacht |
| Fócas | Teicniúil — Foghlaim Dhomhain |
| Ábhar | Pas chun tosaigh |
Eochairfhocail
Pas chun tosaigh, Caillteanas,
Spriocanna Foghlama
- An próiseas a bhaineann le pas chun tosaigh a thuiscint
- Tuiscint a fháil ar conas tuar pas ar aghaidh a ríomh, chomh maith le caillteanas neamhphlugged
- Pas chun tosaigh a fhorbairt gan modúil ar bith a úsáid in Python (seachas Numpy)
- Pas chun tosaigh a fhorbairt ag baint úsáide as Keras
An tUllmhúchán a bhfuil coinne leis
Imeachtaí Foghlama le Críochnú Roimh
Ceann ar bith.
Éigeantach do Mhic Léinn
Ceann ar bith.
Roghnach do Mhic Léinn
- Iolrú maitrísí
- Ag tosú le Numpy
- Eolas ar chúlchéimniú líneach agus lóistíochta (ó Tréimhse A Meaisínfhoghlama: Léacht: Rialáil líneach, GLRanna, GADanna)
Teistiméireachtaí agus cúlra do mhic léinn
- John D Kelleher agus Brain McNamee. (2018), Basics of Machine Learning for Predictive Data Analytics, MIT Press.
- Michael Nielsen. (2015), Líonraí Néaracha agus Dhomhainfhoghlaim, 1. Preas diongbháilteachta, San Francisco CA Stáit Aontaithe Mheiriceá.
- Charu C. Aggarwal. (2018), Neural Networks and Deep Learning, 1. Springer
- Antonio Gulli, Sujit Pal. Domhainfhoghlaim le Keras, Packt, [ISBN: 9781787128422].
Molta do Mhúinteoirí
Ceann ar bith.
Ábhair cheachta
Treoracha do Mhúinteoirí
Cuirfidh an léacht seo bunghnéithe an iomadaithe chun cinn do líonra néarach saorga in aithne do mhic léinn. Cuirfidh sé seo an toipeolaíocht (meáchain, sionapsaí, feidhmeanna gníomhachtúcháin agus feidhmeanna caillteanais) in aithne do dhaltaí. Ansin beidh daltaí in ann pas chun tosaigh a dhéanamh ag baint úsáide as peann agus páipéar, ag baint úsáide as Python leis an leabharlann Numpy amháin (le haghaidh ionramháil maitrísí) agus ansin ag baint úsáide as KERAS mar chuid den rang teagaisc a bhaineann leis an LE seo. Cuirfidh sé sin le tuiscint bhunúsach ar na feidhmeanna gníomhachtaithe a bhaineann le comhthéacsanna fadhbanna sonracha agus ar an gcaoi a bhfuil difríocht idir na feidhmeanna gníomhachtúcháin i gcastacht ríomhaireachtúil. Sa léacht déanfar scrúdú ar fheidhm ghníomhachtaithe an chisil sheachtraigh agus ar na feidhmeanna caillteanais comhfhreagracha le haghaidh cásanna úsáide amhail aicmiú déthéarmach, cúlchéimniú agus aicmiú il-aicme.
- Forbhreathnú ar líonra néarach
- Sainmhíniú ar théarmaí/comhpháirteanna
- Ualaí agus feidhmeanna gníomhachtaithe
- Feidhmeanna caillteanais, a bhfuil ceann amháin a bhfuil fadhb comhthéacs
- Maitrísí a úsáid chun pas ar aghaidh a dhéanamh
Tabhair faoi deara:
- Úsáid Sigmoid sa chiseal seachtrach agus MSE mar an fheidhm caillteanais.
- Le teorainneacha tine, roghnaíodh cur chuige uathúil/topeolaíocht/comhthéacs fadhbanna. De ghnáth, thosódh ceann le cúlchéimniú le haghaidh pas ar aghaidh (le MSE mar an fheidhm chaillteanais), agus chun ais-fhorleathadh a dhíorthú (dá bhrí sin feidhm ghníomhachtaithe líneach sa chiseal aschuir, i gcás ina laghdaíonn sé seo castacht dhíorthú na feidhme ais-iomadaithe), Ansin bheadh duine ag bogadh go dtí feidhm aicmithe dénártha de ghnáth, le sigmoid sa chiseal aschuir, agus feidhm caillteanais dénártha tras-entropy. Le srianta ama, bainfidh an tsraith léachtaí seo úsáid as trí fheidhm eiseamláireacha éagsúla gníomhachtúcháin i bhfolach, ach bainfidh siad úsáid as comhthéacs fadhb aischéimnithe. Chun castacht feidhm ghníomhachtaithe sigmoid a chur sa chiseal aschuir, an fhadhb cúlchéimnithe a úsáidtear sa chéad dá léacht den tacar seo, tá an sampla fadhbanna bunaithe ar spriocluach normalaithe (0-1 bunaithe ar fhadhb ghrád céatadáin 0-100 %), dá bhrí sin úsáidtear sigmoid mar fheidhm gníomhachtaithe sa chiseal aschuir. Ligeann an cur chuige seo do dhaltaí dul ar imirce go héasca idir fadhbanna aischéimnithe agus rangaithe dénártha, trí fheidhm an chaillteanais a athrú ach amháin má tá fadhb aicmithe dénártha, nó má tá fadhb aischéimnithe neamh-normalaithe á húsáid, ní dhéanann an mac léinn ach an fheidhm ghníomhachtaithe ciseal seachtrach a bhaint.
- Is iad comhpháirteanna lárnacha cur i bhfeidhm, ag baint úsáide as leabharlann ardleibhéil, sa chás seo KERAS tríd an leabharlann TensorFlow 2.X.
- Tá peann agus páipéar roghnach agus ní úsáidtear iad ach amháin chun an pas chun tosaigh agus an díorthú ais-iomsaithe agus an feidhmchlár a thaispeáint (ag baint úsáide as na samplaí ó na sleamhnáin léachtaí).
- Úsáidtear cód Python gan leabharlanna ardleibhéil a úsáid chun a thaispeáint cé chomh simplí is atá líontán néarach (ag úsáid na samplaí ó na sleamhnáin léachtaí). Fágann sé sin freisin gur féidir plé a dhéanamh ar iolrú tapa uimhriúil/maitríse agus tabhair isteach an fáth a n-úsáidimid GPUanna/TPUs mar ghné roghnach.
- Úsáidtear Keras agus TensorFlow 2.X agus úsáidfear iad le haghaidh gach sampla amach anseo.
Breac-chuntas
| Fad ama (Min) | Tuairisc |
|---|---|
| 10 | Sainmhíniú ar Chomhpháirteanna Líonra Néaracha |
| 15 | Feidhmeanna Meáchan agus Gníomhachtaithe (Sigmoid, TanH agus ReLu) |
| 15 | Feidhmeanna Caillteanais (Clárú, aicmiú déthéarmach, agus gníomhachtú il-aicme) |
| 15 | Maitrísí a úsáid le haghaidh pas chun tosaigh |
| 5 | Athchaidhpeáil ar an bpas tosaigh |
Admhálacha
Rinne Saoráid um Chónascadh na hEorpa den Aontas Eorpach Faoi Dheontas CEF-TC-2020-1 Scileanna Digiteacha 2020-AE-IA-0068 comhairgeadú ar an gclár Máistreachta intleachta saorga ar Tháinig an Duine air.