تعریف
ژوره زده کړه د ماشین زده کړې یوه فرعي برخه ده چې د لویو ډیټاسیټونو څخه د نمونو زده کولو لپاره څو پوړیز مصنوعي عصبي شبکې کاروي. دا د عکس پیژندنې، وینا، او طبیعي ژبې پروسس کولو په څیر دندو کې غوره والی لري.
هدف
موخه دا ده چې په اتوماتيک ډول د درنو لاسي فیچر انجینرۍ پرته له خامو معلوماتو څخه ځانګړتیاوې او استازیتوبونه زده کړي. دا د AI فعالیت کې پرمختګونه فعالوي.
اهمیت
- په لید، وینا او NLP کې عصري مصنوعي ذهانت ته ځواک ورکوي.
- لویو ډیټاسیټونو او کمپیوټري سرچینو ته اړتیا لري.
- د دودیزو ML میتودونو په پرتله لږ تشریح کیدونکی.
- د اکاډمیک څیړنې او سوداګریزو غوښتنلیکونو دواړو ته وده ورکوي.
څنګه کار کوي
- د شبکې جوړښت د څو پټو طبقو سره تعریف کړئ.
- د معلوماتو داخلول او د شبکې له لارې وړاندې کول.
- د ځمکني حقایقو پر وړاندې غلطۍ محاسبه کړئ.
- د وزنونو تازه کولو لپاره د بیک پروپاګیټ غلطۍ.
- روزنه تکرار کړئ تر هغه چې دقت ثبات ومومي.
مثالونه (حقیقي نړۍ)
- ګوګل ژباړن: د ماشیني ژباړې لپاره ژور عصبي شبکې کاروي.
- الفا فولډ (ډیپ مائنډ): د ژورې زده کړې سره د پروټین جوړښت وړاندوینه.
- ټیسلا آټوپائلټ: په ځان چلولو کې د لید لپاره ژورې عصبي شبکې.
حوالې / نور لوستل
- ژوره زده کړه — ګوډفیلو، بینجیو او کور ویل (MIT پریس).
- "د ژورو CNNs سره د امیج نیټ طبقه بندي" - کریزیفسکي او نور، نیوریپس ۲۰۱۲.
- سټینفورډ CS231n: د بصري پیژندنې لپاره کنولوشنل عصبي شبکې.
