Ücretsiz AI kütüphanesi

Teknik kılavuzlarSonsuza kadar özgür.

177 Herkesin modern yapay zekayı anlayabilmesi için bağımsız bir 501(c)(3) kar amacı gütmeyen kuruluşu tarafından oluşturulmuş sade İngilizce kılavuzlar, yapılandırılmış öğrenme yolları ve açık bir kütüphane.

177Ücretsiz rehberler
1Konu parçaları
~2 minRehber başına
~6hReading time

Buradan başlayın

Five outcome-based courses

Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.

Konu parçaları

Parçaya göre göz atın

İlgilendiğiniz alana atlayın. Her parçanın birden fazla sade İngilizce kılavuzu vardır.

Tam kütüphane

Tüm kılavuzlar

177 arasında 1019 gösterilen kılavuzlar. Parçaya göre filtreleyin veya yukarıda arayın.

Teknik

Sıra Modellerinde Öğretmen Zorlaması

Öğretmen zorlaması, bir sonraki girdi olarak modelin kendi tahmininin değil, gerçek önceki jetonun beslendiği dizi modelleri için bir eğitim hilesidir.

2 dk okumaOku
Teknik

Planlanmış Örnekleme ve Pozlama Sapması

Maruz kalma yanlılığı, yalnızca mükemmel öneklerle eğitilmiş bir modelin çıkarımda kendi kusurlu çıktılarını koşullandırması gerektiğinde ortaya çıkan boşluktur.

2 dk okumaOku
Teknik

Dengesiz Tespit için Odak Kaybı

Odak kaybı, dedektörün zor ve nadir olanlara odaklanabilmesi için kolay örneklerin ağırlığını azaltan değiştirilmiş bir kayıp fonksiyonudur.

2 dk okumaOku
Teknik

Test Süresinin Artırılması

Test süresi artırma (TTA), aynı girdinin çeşitli değiştirilmiş versiyonları üzerinde eğitilmiş bir model çalıştırır ve tahminlerin ortalamasını alır.

2 dk okumaOku
Teknik

Negatif Örnekleme ve Gürültü Karşılaştırmalı Tahmini

Negatif örnekleme ve Gürültü Karşılaştırmalı Tahmini (NCE), modellerin maliyetli bir tam softmax hesaplamadan çok sayıda kelime dağarcığı üzerinden öğrenmesine olanak tanıyan püf noktalarıdır.

2 dk okumaOku
Teknik

InfoNCE ve SimCLR Hedefleri

InfoNCE, bir modele eşleşen çiftleri bir araya getirmeyi ve uyumsuz çiftleri yerleştirme alanında birbirinden ayırmayı öğreten karşılaştırmalı kayıptır.

2 dk okumaOku
Teknik

Stokastik Ağırlık Ortalaması

Stokastik Ağırlık Ortalaması (SWA), yalnızca sonuncusunu tutmak yerine, eğitimin sonlarında birkaç noktadan modelin ağırlıklarının basit bir ortalamasını alır…

2 dk okumaOku
Teknik

Lookahead ve Lion Optimizer'lar

Lookahead ve Lion, sinir ağı optimizasyonunun iki modern versiyonudur.

2 dk okumaOku
Teknik

Karıştırma ve CutMix Arttırma

Mixup ve CutMix, iki görüntüyü ve etiketlerini harmanlayarak yeni eğitim örnekleri oluşturan veri artırma yöntemleridir.

2 dk okumaOku
Teknik

Çevrimiçi ve Sert Negatif Madencilik

Sert negatif madencilik, modelin zaten aldığı kolay örnekler üzerinde çaba harcamak yerine, eğitim için en bilgilendirici, ayırt edilmesi zor örnekleri seçer…

2 dk okumaOku
Teknik

Kapsül Ağları

Kapsül ağları, nöronları, bir özelliğin var olup olmadığını ve pozunu kodlayan çıktı vektörlerini 'kapsüller' halinde gruplayan bir sinir mimarisidir.

2 dk okumaOku
Teknik

Echo State Ağları ve Rezervuar Hesaplaması

Rezervuar hesaplama, tekrarlayan ağları eğitmek için akıllı bir kısayoldur: büyük, rastgele bağlı nöronlardan oluşan bir 'rezervuar' bırakın ve yalnızca eğitin…

2 dk okumaOku

Finished reading? Prove it.

Check what you learned with topic quizzes, then explore our structured courses and current certification requirements. Core guides remain free to read.