דמיון בין למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית
למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית יש להם 22 דברים במשותף (ביוניונפדיה): ImageNet, OpenAI, XOR, מערכת זיהוי דיבור, מעבד גרפי, מרווין מינסקי, מטריצה, מוח, אלגוריתם, אופטימיזציה (מתמטיקה), סימור פפרט, סיגמואיד (מתמטיקה), עיבוד מקבילי, פרספטרון, רשת עצבית, רשת קונבולוציה, רשת זרימה קדימה, למידת מכונה, למידה מונחית, חומרה, ג'פרי הינטון, התאמת יתר.
ImageNet
ImageNet הוא מאגר תמונות המיועד בעיקר למטרת מחקר בתחום הראייה הממוחשבת.
ImageNet ולמידה עמוקה · ImageNet ורשת עצבית מלאכותית ·
OpenAI
OpenAI היא מעבדת מחקר של בינה מלאכותית (AI) המורכבת מהתאגיד ללא מטרות רווח OpenAI LP וחברת האם שלה, OpenAI Inc.
OpenAI ולמידה עמוקה · OpenAI ורשת עצבית מלאכותית ·
XOR
באלגברה בוליאנית, או בררני או או מוציא (באנגלית: eXclusive OR ובראשי תיבות: XOR) היא פעולה בוליאנית המקבלת שני אופרנדים ומחזירה אמת כאשר שני האופרנדים שונים.
XOR ולמידה עמוקה · XOR ורשת עצבית מלאכותית ·
מערכת זיהוי דיבור
מערכת זיהוי דיבור (באנגלית: Speech To Text (STT) או Automatic Speech Recognition (ASR)) היא מערכת ממוחשבת המסוגלת לפענח דיבור אנושי ולתרגמו לטקסט.
למידה עמוקה ומערכת זיהוי דיבור · מערכת זיהוי דיבור ורשת עצבית מלאכותית ·
מעבד גרפי
מבנה סכמטי של מעבד גרפי. מעבד גרפי (באנגלית: Graphics Processing Unit; בראשי תיבות: GPU) הוא מעבד המצוי בכרטיס גרפי או לצד ליבת המעבד במערכת על שבב ומאפשר חלוקת עומסים בינו לבין המעבד הראשי (CPU) בחישובים גרפיים שונים, בעיקר של סצנות תלת־ממדיות.
למידה עמוקה ומעבד גרפי · מעבד גרפי ורשת עצבית מלאכותית ·
מרווין מינסקי
מרווין לי מינסקי (באנגלית: Marvin Lee Minsky; 9 באוגוסט 1927 - 24 בינואר 2016) היה מדען אמריקאי-יהודי שנחשב לאחד מאבות תחום הבינה המלאכותית וזכה לפרסים ולאותות הוקרה רבים.
למידה עמוקה ומרווין מינסקי · מרווין מינסקי ורשת עצבית מלאכותית ·
מטריצה
דוגמה למטריצה במתמטיקה, מַטְרִיצָה (Matrix) היא מערך דו-ממדי, שרכיביו הם סקלרים, לרוב מספרים, או איברים בחוג כללי יותר.
למידה עמוקה ומטריצה · מטריצה ורשת עצבית מלאכותית ·
מוח
מוח אנושי - מבט על החלק החיצוני המוח הוא האיבר הראשי במערכת העצבים, המצוי בגופם של בעלי חיים רב תאיים.
למידה עמוקה ומוח · מוח ורשת עצבית מלאכותית ·
אלגוריתם
אלגוריתם הוא דרך שיטתית וחד-משמעית לביצוע של משימה מסוימת, במספר סופי של צעדים.
אלגוריתם ולמידה עמוקה · אלגוריתם ורשת עצבית מלאכותית ·
אופטימיזציה (מתמטיקה)
גרף של פרבולואיד הנתון על ידי הפונקציה z.
אופטימיזציה (מתמטיקה) ולמידה עמוקה · אופטימיזציה (מתמטיקה) ורשת עצבית מלאכותית ·
סימור פפרט
#הפניה סימור פאפרט.
למידה עמוקה וסימור פפרט · סימור פפרט ורשת עצבית מלאכותית ·
סיגמואיד (מתמטיקה)
קטע 1+,1-. עקומה לוגיסטית '''איור 3:''' פונקציית השגיאה פונקציית סיגמואיד היא פונקציה מתמטית, בעלת עקומה בצורת האות "S" הנקראת גם עקומת סיגמואיד.
למידה עמוקה וסיגמואיד (מתמטיקה) · סיגמואיד (מתמטיקה) ורשת עצבית מלאכותית ·
עיבוד מקבילי
מחשב העל המקבילי Blue Gene/P של IBM עיבוד מקבילי הוא מונח במדעי המחשב המציין עיבוד בו־זמני של מטלה מסוימת על ידי מספר מעבדים או מספר ליבות.
למידה עמוקה ועיבוד מקבילי · עיבוד מקבילי ורשת עצבית מלאכותית ·
פרספטרון
פרספטרון (בעברית: קולטן) הוא אלגוריתם ממשפחת האלגוריתמים הלומדים.
למידה עמוקה ופרספטרון · פרספטרון ורשת עצבית מלאכותית ·
רשת עצבית
רשת עצבית (באנגלית Biological neural network) היא אוסף של תאי עצב (נוירונים) או אזורי מוח שונים שמקושרים ביניהם, בין אם זהו קשר מבני על ידי סינפסות וסיבים עצביים ובין אם זוהי קישוריות תפקודית.
למידה עמוקה ורשת עצבית · רשת עצבית ורשת עצבית מלאכותית ·
רשת קונבולוציה
רשת קונבולוציה (לפי האקדמיה ללשון העברית: רשת עצבית מתקפלת; באנגלית: CNN – Convolutional Neural Network, נקראת גם Space Invariant Artificial Neural Networks או SIANN) היא סוג של רשת נוירונים המשתמשת בפעולת הקונבלוציה במקום בכפל מטריצות כללי לפחות באחת מהשכבות שלה.
למידה עמוקה ורשת קונבולוציה · רשת עצבית מלאכותית ורשת קונבולוציה ·
רשת זרימה קדימה
רשת זרימה קדימה (באנגלית: Feedforward neural network) היא רשת עצבית מלאכותית שבה קשרים בין צמתים אינם יוצרים מעגלים.
למידה עמוקה ורשת זרימה קדימה · רשת זרימה קדימה ורשת עצבית מלאכותית ·
למידת מכונה
למידת מכונה (באנגלית: Machine Learning; לעיתים מכונה גם למידה חישובית) היא תת-תחום במדעי המחשב ובבינה מלאכותית המשיק לתחומי הסטטיסטיקה והאופטימיזציה.
למידה עמוקה ולמידת מכונה · למידת מכונה ורשת עצבית מלאכותית ·
למידה מונחית
דוגמה למערכת למידה מונחית. בשלב הראשון נאספות התצפיות. בשלב השני הן מחולקות למדגם אימון ומדגם בדיקה. אחר כך הלומד (אלגוריתם הלמידה) משתמש בדוגמאות המתויגות ממדגם האימון כדי ללמוד מודל חיזוי. באמצעות מדגם הבדיקה ניתן לבדוק את טיב המודל. למידה מונחית או למידה מפוקחת (באנגלית: Supervised learning) היא טכניקה בענף למידת המכונה, המאפשרת לפתח מכונה או מערכת (בדרך כלל תוכנית מחשב) שלומדת לפתור בעיות על בסיס מאגר גדול של דוגמאות "פתורות".
למידה מונחית ולמידה עמוקה · למידה מונחית ורשת עצבית מלאכותית ·
חומרה
חומרה (חָמְרָה, באנגלית: Hardware) היא אוסף כל הרכיבים הפיזיים במחשב או בהתקן אלקטרוני אחר, כמו טלפון סלולרי או ציוד תקשורת, כלומר כל אובייקט הנתפס בחוש המישוש (כל דבר שניתן לגעת בו - "חומר").
חומרה ולמידה עמוקה · חומרה ורשת עצבית מלאכותית ·
ג'פרי הינטון
ג'פרי אוורסט הינטון (אנגלית: Geoffrey Everest Hinton; נולד ב-6 בדצמבר 1947) חבר כבוד ב"מסדר קנדה", "החברה המלכותית בלונדון" ו"החברה המלכותית של קנדה", הוא פסיכולוג קוגניטיבי אנגלי-קנדי ומדען בתחום מדעי המחשב.
ג'פרי הינטון ולמידה עמוקה · ג'פרי הינטון ורשת עצבית מלאכותית ·
התאמת יתר
הקו הירוק מייצג מודל עם התאמת יתר, הקו השחור מייצג מודל מוסדר (regularized - מודל שפשטותו מאולצת במפורש). הקו הירוק מתאים יותר לנתוני האימון, אך הוא תלוי בהם יותר מדי ולכן הוא צפוי להיות בעל שגיאה גדולה יותר בסווג נתונים חדשים מאשר המודל השחור. נתונים ליניארים עם רעש (נקודות) ממודלים על ידי ישר (שחור) ועל ידי פולינום (כחול). אף על פי שהפולינום מותאם לנתונים במידה מושלמת, המודל הליניארי צפוי להצליח יותר באקסטרפולציה מעבר לאזור הנתונים הקיימים. התאמת יתר (Overfitting) היא בעיה יסודית בסטטיסטיקה ובלמידת מכונה שבה המודל מותאם יתר על המידה לאוסף מסוים של נתונים (למשל האוסף שהיה זמין לשם אימונו) ועל כן מצליח פחות בביצוע תחזיות.
הרשימה לעיל עונה על השאלות הבאות
- במה נראה למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית
- מה יש להם במשותף למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית
- דמיון בין למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית
השוואה בין למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית
יש למידה עמוקה 56 יחסים. יש למידה עמוקה 107. כפי שיש להם במשותף 22, מדד הדמיון הוא = 22 / (56 + 107).
אזכור
מאמר זה מציג את מערכת היחסים בין למידה עמוקה ורשת עצבית מלאכותית. כדי לגשת לכל מאמר שממנו הופק המידע, בקר בכתובת: