Share иоә практика
Save to Folder
Жасанды нейрон деген не?
Кіріс деректерін өңдеп, шығыс жасайтын есептеу бірлігі.
Активация функциясының рөлі?
Нейронға шешім қабылдауды және сызықтық емес болуды қамтамасыз етеді.
Backpropagation не үшін керек?
Қателікті есептеп, салмақтарды түзету үшін қажет.
Нейрон салмағы деген не?
Кірістің нейрон шешіміне әсерін көрсететін коэффициент.
CNN қайда қолданылады?
Сурет, видео, объектілерді тануда.
RNN қайда қолданылады?
Мәтін, сөйлеу, уақытқа байланысты деректерде.
Forward propagation қалай жүреді?
Кірістер салмақпен көбейтіледі → жиналады → активациядан өтеді → шығыс алынады.
Transformer ерекшелігі?
Attention механизмі арқылы ақпаратты бір уақытта өңдейді.
Кіріс деректер деген не?
Нейронға берілетін бастапқы мәлімет.
Bias не үшін керек?
Нейронның шешімін ығыстырып, икемділік береді.
“Үлгі үйрену” қалай жүреді?
Forward → қателік → backpropagation → салмақ түзетілу арқылы.
Желі қателікті қалай азайтады?
Градиенттік төмендеу арқылы салмақтарды оңтайландырумен.
