Чем отличается нейронная сеть от искусственного интеллекта?

169

Искусственный интеллект — название всей области, как биология или химия. Машинное обучение — это раздел искусственного интеллекта. ... Нейросети — один из видов машинного обучения.

Как избавиться от переобучения?

Методы предотвращения переобученияперекрёстная проверка,регуляризация (математика),ранняя остановка,вербализация нейронных сетей,априорная вероятность,байесовское сравнение моделей (англ. bayesian model comparison),

Что такое переобучение нейронной сети?

Переобучение (англ. overfitting) — негативное явление, возникающее, когда алгоритм обучения вырабатывает предсказания, которые слишком близко или точно соответствуют конкретному набору данных и поэтому не подходят для применения алгоритма к дополнительным данным или будущим наблюдениям.

В чем смысл drop out?

Термин «dropout» (выбивание, выбрасывание) характеризует исключение определённого процента (например 30%) случайных нейронов (находящихся как в скрытых, так и видимых слоях) на разных итерациях (эпохах) во время обучения нейронной сети. Это очень эффективный способ усреднения моделей внутри нейронной сети.

Как работает обратное распространение ошибки?

Обратное распространение использует разновидность градиентного спуска, то есть осуществляет спуск вниз по поверхности ошибки, непрерывно подстраивая веса в направлении к минимуму. Поверхность ошибки сложной сети сильно изрезана и состоит из холмов, долин, складок и оврагов в пространстве высокой размерности.

Как работает Dropout?

Dropout. ... Главная идея Dropout — вместо обучения одной DNN обучить ансамбль нескольких DNN, а затем усреднить полученные результаты. Сети для обучения получаются с помощью исключения из сети (dropping out) нейронов с вероятностью , таким образом, вероятность того, что нейрон останется в сети, составляет .

Что такое Батч нормализация?

Пакетная нормализация (англ. batch-normalization) — метод, который позволяет повысить производительность и стабилизировать работу искусственных нейронных сетей.