Faisnéis Riaracháin
| Teideal | Díorthú agus cur i bhfeidhm ais-fhorleathadh |
| Fad ama | 60 |
| Modúl | B |
| Cineál ceachta | Seisiún teagaisc |
| Fócas | Teicniúil — Foghlaim Dhomhain |
| Ábhar | Díorthaithe agus Cur Chun Feidhme Ais-iomadaithe |
Eochairfhocail
Ais-fhorleathadh, feidhmeanna gníomhachtaithe, maolú,
Spriocanna Foghlama
- Tuiscint ar ghrádán agus ar ráta foghlama a fhorbairt
- Ais-iomsú a dhíorthú le haghaidh sraitheanna i bhfolach agus seachtracha
- Ais-iomadú implimenting unplugged agus plugáilte ag baint úsáide as feidhmeanna gníomhachtúcháin éagsúla
An tUllmhúchán a bhfuil coinne leis
Imeachtaí Foghlama le Críochnú Roimh
Éigeantach do Mhic Léinn
- Athbhreithniú calcalail (díorthaigh, díorthaigh pháirteacha, riail an tSlabhra)
Roghnach do Mhic Léinn
Ceann ar bith.
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.
Treoracha do Mhúinteoirí
- Tabharfaidh an rang teagaisc seo eolas do dhaltaí ar bhunphrionsabail an algartaim foghlama ais-iomsaithe le haghaidh líonra néarach saorga. Is éard a bheidh sa rang teagaisc seo ná díorthú an algartam ais-iomadaithe ag baint úsáide as peann agus páipéar, ansin cur i bhfeidhm an algartam ais-iomadaithe le haghaidh trí fheidhm gníomhachtaithe ciseal i bhfolach éagsúla (Sigmoid, Tan H agus ReLu), ag baint úsáide as Python leis an leabharlann Numpy amháin (le haghaidh ionramháil maitrísí) agus ansin ag baint úsáide as KERAS.. Cuirfidh sé sin leis an tuiscint bhunúsach ar fheidhmeanna éagsúla gníomhachtúcháin nuair a fhoghlaimíonn líonra néarach agus an chaoi a bhfuil difríocht idir na feidhmeanna gníomhachtúcháin ó thaobh castacht ríomhaireachtúil agus an t-iarratas ó pheann agus páipéar, go cód ón tús ag baint úsáide as Numpy agus ansin úsáid a bhaint as modúl ardleibhéil -> Keras.
- Tabhair faoi deara: Tá an toipeolaíocht mar an gcéanna le Léacht 1/Tutorial 1, ach tá na meáchain agus na hionchuir difriúil, is féidir leat na meáchain chéanna a úsáid ar ndóigh.
- Tabharfar ceithre fhadhb do na daltaí (beidh an chéad fhadhb roghnach nó mar ábhar breise):
- Fadhb 1: Díorthú an algartaim ais-fhorleata (ag baint úsáide as an bhfeidhm Sigmoid le haghaidh na bhfeidhmeanna gníomhachtaithe laistigh agus lasmuigh agus MSE mar fheidhm an chaillteanais), iarrfar ar mhic léinn an fhoirmle ais-iomsaithe a dhíorthú (20 nóiméad le comhlánú).
- Fadhb 2: Cuirfidh an scoláire trí fheidhm ghníomhachtaithe i bhfeidhm le haghaidh nuashonrú meáchain amháin (Siar-fhorleathadh SGD), ag baint úsáide as peann agus páipéar le haghaidh (20 Miontuairisc):
- Sigmoid (Ciseal hidden), Sigmoid (Sraith Outer) agus MSE
- Tan H (Ciseal hidden), Sigmoid (Sraith Outer) agus MSE
- ReLU (Ciseal hidden), Sigmoid (Sraith Outer) agus MSE
- Fadhb 3: Iarrfar ar na daltaí (le treoir ag brath ar an taithí roimhe seo ar chódú) líonra néarach a fhorbairt ón tús ag baint úsáide as an modúl Numpy amháin, agus ar na hualaí agus ar na feidhmeanna gníomhachtúcháin i gcás ina gcuirtear an rogha ar fáil chun roghnú ó fheidhm ghníomhachtaithe chiseal fholaithe ar bith chun na hualaí a nuashonrú trí úsáid a bhaint as SGD (20 nóiméad le críochnú).
- Fadhb 4: Iarrfar ar na daltaí (le treoir ag brath ar an taithí roimhe seo ar chódú) líonra néarach a fhorbairt ag baint úsáide as modúl Tensorflow 2.X leis an modúl inbuild Keras, agus na meáchain agus na feidhmeanna gníomhachtaithe, agus ansin úsáid a bhaint as ualaí randamacha chun nuashonrú meáchain amháin nó níos mó a dhéanamh. Le do thoil ní mar a úsáideann Keras caillteanas MSE beag difriúil, laghdaíonn an caillteanas níos tapúla sa sampla Keras.
- Keras MSE = caillteanas = cearnóg(y_true — y_pred)
- MSE teagaisc = caillteanas = (cearnóg(y_true — y_pred))*0.5
- Is é an subgoals do na trí Fadhbanna seo, mic léinn a fháil chun tuiscint a fháil ar an algartam ais-fhorleathadh, é a chur i bhfeidhm ionas go mbeidh na mic léinn in ann tuiscint níos fearr a fháil ar éifeachtaí hyperparameter.
Breac-chuntas
| Fad ama (Min) | Tuairisc |
|---|---|
| 20 (Roghnach) | Fadhb 1: díorthú na foirmle ais-iomsaithe ag baint úsáide as an fheidhm Sigmoid do na feidhmeanna gníomhachtaithe laistigh agus lasmuigh agus MSE mar an fheidhm chaillteanais (Roghnach) |
| 20 | Fadhb 2: Cuirfidh an scoláire trí fheidhm ghníomhachtaithe i bhfeidhm le haghaidh nuashonrú meáchain amháin (Siar-fhorleathadh SGD), ag baint úsáide as peann agus páipéar le haghaidh (20 Miontuairisc): |
| 20 | Fadhb 3: Forbróidh an scoláire líonra néarach ón tús ag baint úsáide as an modúl Numpy amháin, áit ar féidir leis an úsáideoir roghnú as aon cheann de thrí fheidhm ghníomhachtaithe chiseal fholaithe, áit ar féidir leis an gcód ais-fhorleathadh a dhéanamh |
| 10 | Fadhb 4: Úsáidfidh na daltaí an modúl Tensorflow 2.X leis an modúl inbuild Keras, ais-fhorleathadh réamhfhoirmithe ag baint úsáide as SGD. |
| 10 | Athchaidhpeáil ar an bpróiseas chun 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.