Ail Ahmed نشر الاثنين في 08:51 أرسل تقرير مشاركة نشر الاثنين في 08:51 (معدل) السلام عليكم عندي بناء شبكه عصبيه فا هل فيه قاعد عند بناء الhidden layer ؟ يعني عامل كام hidden layer ؟ تم التعديل في الثلاثاء في 20:43 بواسطة Mustafa Suleiman تعديل عنوان السؤال 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 محمد عاطف17 نشر الاثنين في 09:10 أرسل تقرير مشاركة نشر الاثنين في 09:10 وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. لا توجد قاعدة ثابتة لتحديد عدد الطبقات المخفية (hidden layers) أو عدد الخلايا العصبية في كل طبقة ولكن تحديدها يختلف بناء على نوع المشكلة فإذا كانت المشكلة التي تحاول حلها خطية (مثل التصنيف أو التنبؤ البسيط) فغالباً طبقة مخفية واحدة تكفي أما إذا كانت المشكلة معقدة مثل معالجة الصور أو اللغة الطبيعية)، فقد تحتاج إلى المزيد من الطبقات. وغالبا الشبكات العميقة تحتوي عادةً على ما بين 2 إلى 10 طبقات مخفية أو أكثر ولكن الزيادة في عدد الطبقات تؤدي إلى تعقيد الحسابات وتحتاج إلى وقت تدريب أطول وقد تؤدي إلى الإفراط في التكيف (overfitting) ولذلك يمكنك إستخدام التجربة والخطأ (Trial and error) لتحديد عدد الطبقات حيث يمكنك البدا من طبقة وزدها تدريجيا وأنظر إلى النتائج لتحديد عدد الطبقات المناسبة لك. 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Ail Ahmed نشر الاثنين في 17:32 الكاتب أرسل تقرير مشاركة نشر الاثنين في 17:32 بتاريخ 8 ساعة قال محمد عاطف17: وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته. لا توجد قاعدة ثابتة لتحديد عدد الطبقات المخفية (hidden layers) أو عدد الخلايا العصبية في كل طبقة ولكن تحديدها يختلف بناء على نوع المشكلة فإذا كانت المشكلة التي تحاول حلها خطية (مثل التصنيف أو التنبؤ البسيط) فغالباً طبقة مخفية واحدة تكفي أما إذا كانت المشكلة معقدة مثل معالجة الصور أو اللغة الطبيعية)، فقد تحتاج إلى المزيد من الطبقات. وغالبا الشبكات العميقة تحتوي عادةً على ما بين 2 إلى 10 طبقات مخفية أو أكثر ولكن الزيادة في عدد الطبقات تؤدي إلى تعقيد الحسابات وتحتاج إلى وقت تدريب أطول وقد تؤدي إلى الإفراط في التكيف (overfitting) ولذلك يمكنك إستخدام التجربة والخطأ (Trial and error) لتحديد عدد الطبقات حيث يمكنك البدا من طبقة وزدها تدريجيا وأنظر إلى النتائج لتحديد عدد الطبقات المناسبة لك. شكرااا جدا لحضرتك اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Mustafa Suleiman نشر الثلاثاء في 20:42 أرسل تقرير مشاركة نشر الثلاثاء في 20:42 طبقة مخفية واحدة كافية مع عدد كافٍ من الخلايا العصبية تستطيع تعلم الأنماط الأساسية في البيانات. بالطبع يساعد إضافة المزيد من الطبقات المخفية الشبكة على تعلم أنماط وتمثيلات أكثر تعقيدًا، خاصةً عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة أو مشكلات معقدة، لكن أحيانًأ الكثير من الطبقات المخفية تؤدي إلى فرط التخصيص، حيث تصبح الشبكة متخصصة جدًا في بيانات التدريب وتفشل في التعميم بشكل جيد على البيانات الجديدة غير المرئية. بالتالي كقاعدة عامة نقطة البداية الشائعة هي استخدام 2-3 أضعاف عدد ميزات الإدخال كعدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية الأولى. أيضًأ يؤدي استخدام عدد قليل جدًا من الخلايا العصبية إلى نقص التخصيص، حيث تفشل الشبكة في التقاط الأنماط الأساسية في البيانات. كتوازن، قم إما زيادة العمق (عدد الطبقات المخفية) أو العرض (عدد الخلايا العصبية في كل طبقة) للشبكة، وكلتا الطريقتين لها مزاياها وعيوبها، مع محاولة الإعتماد على تقنيات تنظيم الشبكة، مثل التسرب وتنظيم L1 / L2، في منع فرط التخصيص وتحسين التعميم. 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Ail Ahmed نشر الأربعاء في 06:48 الكاتب أرسل تقرير مشاركة نشر الأربعاء في 06:48 شكراا جدا لحضرتك اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
السؤال
Ail Ahmed
السلام عليكم
عندي بناء شبكه عصبيه فا هل فيه قاعد عند بناء الhidden layer ؟
يعني عامل كام hidden layer ؟
تعديل عنوان السؤال
رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية
4 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.