Lernen, neuronale Netzwerke mit TensorFlow zu programmieren

1. Lücken ausfüllen

   Geben Sie ein oder mehrere Wörter ein, um den Satz zu vervollständigen.

   Wenn Sie model.predict verwenden, erhalten Sie möglicherweise eine Antwort, die ungefähr Ihren Erwartungen entspricht, aber nicht genau dem entspricht. Sie können dies neuronalen Netzwerken zuschreiben, die in der Regel ___ verarbeiten.

2. Ordnen Sie die folgenden Parameter und Ebenen den entsprechenden Beschreibungen zu.

   Jede Antwort passt nur zu einem Element.

   Sequenziell

     Wenn X>0 X zurückgibt, wird andernfalls 0 zurückgegeben. Definiert die Reihenfolge der Ebenen in einem neuronalen Netzwerk Nimmt eine Reihe von Werten an und hilft Ihnen, die größte auszuwählen Sagt einer Neuronenschicht, was zu tun ist Wandelt einen mehrdimensionalen Vektor in einen eindimensionalen Vektor um Fügt eine eng verbundene Schicht von Neuronen hinzu

   Vereinfachen

     Wenn X>0 X zurückgibt, wird andernfalls 0 zurückgegeben. Definiert die Reihenfolge der Ebenen in einem neuronalen Netzwerk Nimmt eine Reihe von Werten an und hilft Ihnen, die größte auszuwählen Sagt einer Neuronenschicht, was zu tun ist Wandelt einen mehrdimensionalen Vektor in einen eindimensionalen Vektor um Fügt eine eng verbundene Schicht von Neuronen hinzu

   Vollbesetzt

     Wenn X>0 X zurückgibt, wird andernfalls 0 zurückgegeben. Definiert die Reihenfolge der Ebenen in einem neuronalen Netzwerk Nimmt eine Reihe von Werten an und hilft Ihnen, die größte auszuwählen Sagt einer Neuronenschicht, was zu tun ist Wandelt einen mehrdimensionalen Vektor in einen eindimensionalen Vektor um Fügt eine eng verbundene Schicht von Neuronen hinzu

   Aktivierungsfunktion

     Wenn X>0 X zurückgibt, wird andernfalls 0 zurückgegeben. Definiert die Reihenfolge der Ebenen in einem neuronalen Netzwerk Nimmt eine Reihe von Werten an und hilft Ihnen, die größte auszuwählen Sagt einer Neuronenschicht, was zu tun ist Wandelt einen mehrdimensionalen Vektor in einen eindimensionalen Vektor um Fügt eine eng verbundene Schicht von Neuronen hinzu

   ReLU

     Wenn X>0 X zurückgibt, wird andernfalls 0 zurückgegeben. Definiert die Reihenfolge der Ebenen in einem neuronalen Netzwerk Nimmt eine Reihe von Werten an und hilft Ihnen, die größte auszuwählen Sagt einer Neuronenschicht, was zu tun ist Wandelt einen mehrdimensionalen Vektor in einen eindimensionalen Vektor um Fügt eine eng verbundene Schicht von Neuronen hinzu

   SoftMax

     Wenn X>0 X zurückgibt, wird andernfalls 0 zurückgegeben. Definiert die Reihenfolge der Ebenen in einem neuronalen Netzwerk Nimmt eine Reihe von Werten an und hilft Ihnen, die größte auszuwählen Sagt einer Neuronenschicht, was zu tun ist Wandelt einen mehrdimensionalen Vektor in einen eindimensionalen Vektor um Fügt eine eng verbundene Schicht von Neuronen hinzu

3. Lücken ausfüllen

   Geben Sie ein oder mehrere Wörter ein, um den Satz zu vervollständigen.

   ___ reduziert die Gesamtinformationsmenge in einem Bild, während die erkannten Merkmale vorhanden bleiben.

4. Eine Überanpassung tritt als Ergebnis eines neuronalen Netzwerks auf, das mit ___ trainiert wurde.

   eine Vielzahl von Epochen

   begrenzte Epochen

   eine Fülle von Daten

   begrenzte Datenmenge

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