{"conversations": [{"from": "human", "value": "Estic aprenent sobre l' aprenentatge profund i les xarxes neuronals.......tinc molt temps per entendre com dissenyar l' estructura global de la xarxa.......puc explicar com puc triar les coses com ara el nombre de capes o el nombre de nodes en una capa? Digueu-me en general sobre com triar el disseny global d' una xarxa neuronal. Useu termes relativament simples que un principiant pot entendre."}, {"from": "gpt", "value": "Dissenyant una xarxa neural es pot desafiar, per\u00f2 hi ha algunes directrius generals que us poden ajudar a comen\u00e7ar. Aqu\u00ed hi ha unes quantes coses a considerar quan es dissenyen una xarxa neural: 1. Defineix el problema: abans de dissenyar una xarxa neural, \u00e9s essencial tenir una comprensi\u00f3 clara del problema que esteu intentant solucionar. Quin tipus de dades d' entrada teniu de sortida? Cada tipus de sortida que esteu intentant preveure? En el problema us ajudar\u00e0 a determinar el tipus de xarxa i el nombre de capes neuronal. En canvi, la xarxa \u00e9s l' arquitectura de xarxa: Hi ha molts tipus diferents tipus de xarxes neuronals, com ara l' intercanvi de fonts, convoluci\u00f3 i la seva pr\u00f2pia pot\u00e8ncia. Cada tipus de for\u00e7a, depenent del problema. Per exemple, podeu resoldre el problema de les tasques que s' usen per a resoldre el tipus de xarxa i el nombre de capes neuronal. Per exemple, el nombre de capes. Per a resoldre el nombre de capes. Per exemple, podeu usar- les que s' usen \u00e9s m\u00e9s petites."}, {"from": "human", "value": "Hi ha maneres d'evitar m\u00e9s intel\u00b7 ligentment el proc\u00e9s de prova i error de trobar els par\u00e0metres \u00f2ptims de la xarxa (aut\u00edfers, nodes, etc.) per al problema espec\u00edfic? Sembla realment avorrit per a mi haver d' ajustar- los i observar els resultats manualment."}, {"from": "gpt", "value": "S\u00ed, hi ha diversos m\u00e8todes per a optimitzar els hiperparametres neuronals autom\u00e0ticament. Un tal m\u00e8tode s' anomena recerca de graella, on definiu un interval de valors per a cada hiperparametre i les combinacions d' algorismes possibles per a trobar el conjunt \u00f2ptim d' hiperparametres. Un altre m\u00e8tode s' anomena Cerca a l' atzar, on l' algorisme a l' atzar s' anomena hiperparametres d' una distribuci\u00f3 donada per a trobar la combinaci\u00f3 \u00f2ptima. Hi ha m\u00e9s t\u00e8cniques avan\u00e7ades que inclouen Bayes copies d' optimitzaci\u00f3, que formen un model prob\u00edbilista de la funci\u00f3 de l' objectiu i l' usa per a fer- lo informat sobre hiperparams per a provar d' hiperparames. Un altre m\u00e8tode popular s' anomena algorismes evolutiu, el qual s' empren operadors biol\u00f2gics i mutacions com ara les mutacions creuades. Tamb\u00e9 hi ha molts m\u00e8todes d' aprenentatge de la funcionalitat d' hiperparal\u00b7 l' hiperparal\u00b7 l' hiperparall\u00e8metres, at\u00e8s que es poden fer que s' hiperparal\u00b7 l' hiperparal\u00b7 la recerca d' hiperparal\u00b7 la recerca d' hiperparatixel\u00b7 laci\u00f3 d' hiperpara i que s' hiperparal\u00b7 laci\u00f3 de m\u00faltiples biblioteques."}]}